論文の概要: GAM-Agent: Game-Theoretic and Uncertainty-Aware Collaboration for Complex Visual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23399v1
• Date: Thu, 29 May 2025 12:37:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.851247
• Title: GAM-Agent: Game-Theoretic and Uncertainty-Aware Collaboration for Complex Visual Reasoning
• Title（参考訳）: GAM-Agent:複雑なビジュアル推論のためのゲーム理論と不確かさを意識したコラボレーション
• Authors: Jusheng Zhang, Yijia Fan, Wenjun Lin, Ruiqi Chen, Haoyi Jiang, Wenhao Chai, Jian Wang, Keze Wang,
• Abstract要約: GAM-Agentは、視覚言語推論を強化するためのゲーム理論のマルチエージェントフレームワークである。 基本エージェント間の非ゼロサムゲームとして推論過程を定式化し、視覚的知覚サブタスクを専門とするゲームと、論理的一貫性と事実的正確性を検証する重要なエージェントを定式化する。 我々のアプローチはモジュール化され、スケーラブルで、一般化可能であり、信頼性と説明可能なマルチエージェントのマルチモーダル推論への道筋を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.24980723036746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose GAM-Agent, a game-theoretic multi-agent framework for enhancing vision-language reasoning. Unlike prior single-agent or monolithic models, GAM-Agent formulates the reasoning process as a non-zero-sum game between base agents--each specializing in visual perception subtasks--and a critical agent that verifies logic consistency and factual correctness. Agents communicate via structured claims, evidence, and uncertainty estimates. The framework introduces an uncertainty-aware controller to dynamically adjust agent collaboration, triggering multi-round debates when disagreement or ambiguity is detected. This process yields more robust and interpretable predictions. Experiments on four challenging benchmarks--MMMU, MMBench, MVBench, and V*Bench--demonstrate that GAM-Agent significantly improves performance across various VLM backbones. Notably, GAM-Agent boosts the accuracy of small-to-mid scale models (e.g., Qwen2.5-VL-7B, InternVL3-14B) by 5--6\%, and still enhances strong models like GPT-4o by up to 2--3\%. Our approach is modular, scalable, and generalizable, offering a path toward reliable and explainable multi-agent multimodal reasoning.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語推論の強化を目的としたゲーム理論多エージェントフレームワークであるGAM-Agentを提案する。 従来の単エージェントモデルやモノリシックモデルとは異なり、GAM-Agentはベースエージェント間の非ゼロサムゲームとして推論プロセスを定式化している。 エージェントは構造化されたクレーム、証拠、不確実性見積を通じて通信する。 このフレームワークは、エージェントの協調を動的に調整する不確実性認識コントローラを導入し、不一致やあいまいさが検出された場合に、複数ラウンドの議論を引き起こす。 このプロセスはより堅牢で解釈可能な予測をもたらす。 GAM-Agentは、MMMU、MMBench、MVBench、V*Bench-demonstrateの4つの挑戦的なベンチマークで、様々なVLMバックボーンのパフォーマンスを大幅に改善する。 特に、GAM-Agentは、小規模から中規模のモデル(例えば、Qwen2.5-VL-7B、InternVL3-14B)の精度を5--6\%向上させ、GPT-4oのような強力なモデルも最大2--3\%向上させる。 我々のアプローチはモジュール化され、スケーラブルで、一般化可能であり、信頼性と説明可能なマルチエージェントのマルチモーダル推論への道筋を提供する。

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