論文の概要: Dynamic Knowledge Exchange and Dual-diversity Review: Concisely Unleashing the Potential of a Multi-Agent Research Team

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18348v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 07:12:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.892171
• Title: Dynamic Knowledge Exchange and Dual-diversity Review: Concisely Unleashing the Potential of a Multi-Agent Research Team
• Title（参考訳）: 動的知識交換と二変量レビュー:マルチエージェント研究チームの可能性を正確に解き明かす
• Authors: Weilun Yu, Shixiang Tang, Yonggui Huang, Nanqing Dong, Li Fan, Honggang Qi, Wei Liu, Xiaoli Diao, Xi Chen, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: IDVSCIは、大規模言語モデル(LLM)上に構築されたマルチエージェントフレームワークである。 動的知識交換機構とデュアルダイバーシティ・レビュー・パラダイムという2つの重要なイノベーションが組み込まれている。 結果は、IDVSCIが2つのデータセットで常に最高のパフォーマンスを達成していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.38438460574943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific progress increasingly relies on effective collaboration among researchers, a dynamic that large language models (LLMs) have only begun to emulate. While recent LLM-based scientist agents show promise in autonomous scientific discovery, they often lack the interactive reasoning and evaluation mechanisms essential to real-world research. We propose IDVSCI (Internal Discussion and Vote SCIentists), a multi-agent framework built on LLMs that incorporates two key innovations: a Dynamic Knowledge Exchange mechanism enabling iterative feedback among agents, and a Dual-Diversity Review paradigm that simulates heterogeneous expert evaluation. These components jointly promote deeper reasoning and the generation of more creative and impactful scientific ideas. To evaluate the effectiveness and generalizability of our approach, we conduct experiments on two datasets: a widely used benchmark in computer science and a new dataset we introduce in the health sciences domain. Results show that IDVSCI consistently achieves the best performance across both datasets, outperforming existing systems such as AI Scientist and VIRSCI. These findings highlight the value of modeling interaction and peer review dynamics in LLM-based autonomous research.
• Abstract（参考訳）: 科学的進歩は、大きな言語モデル(LLM)がエミュレートされ始めたばかりである、研究者間の効果的なコラボレーションにますます依存している。 最近のLSMベースの科学者エージェントは、自律的な科学的発見を約束する一方で、現実世界の研究に不可欠な対話的な推論と評価メカニズムを欠いていることが多い。 エージェント間の反復的なフィードバックを可能にする動的知識交換機構と、異種の専門家評価をシミュレートするデュアル・ダイバーシティ・レビュー・パラダイムという、2つの重要なイノベーションを取り入れた多エージェントフレームワークであるIDVSCI(Internal discussed and Vote SCIentists)を提案する。 これらのコンポーネントは、より深い推論と、より創造的で影響力のある科学的アイデアの生成を共同で促進する。 提案手法の有効性と一般化性を評価するため,コンピュータ科学で広く利用されているベンチマークと,健康科学領域で導入した新しいデータセットの2つのデータセットで実験を行った。 その結果、IDVSCIは、AI ScientistやVIRSCIといった既存のシステムを上回る、両方のデータセットで一貫して最高のパフォーマンスを達成していることがわかった。 これらの知見は,LLMに基づく自律型研究におけるモデリングインタラクションとピアレビューダイナミクスの価値を浮き彫りにしている。

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