論文の概要: COSMIR: Chain Orchestrated Structured Memory for Iterative Reasoning over Long Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04568v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 08:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.742845
• Title: COSMIR: Chain Orchestrated Structured Memory for Iterative Reasoning over Long Context
• Title（参考訳）: COSMIR:長いコンテキストに対する反復推論のためのチェーンオーケストレーション構造化メモリ
• Authors: Naman Gupta, Shreeyash Gowaikar, Arun Iyer, Kirankumar Shiragur, Ramakrishna B Bairi, Rishikesh Maurya, Ritabrata Maiti, Sankarshan Damle, Shachee Mishra Gupta,
• Abstract要約: アドホックメッセージを構造化メモリで置き換えるチェーンスタイルのフレームワークであるCOSMIRを紹介する。 エージェントは、固定されたマイクロサイクルによってチャンクを処理する: Extract, Infer, Refine, write all update to the shared memory。 その後、マネージャエージェントがメモリから直接最終回答を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.538401452822098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning over very long inputs remains difficult for large language models (LLMs). Common workarounds either shrink the input via retrieval (risking missed evidence), enlarge the context window (straining selectivity), or stage multiple agents to read in pieces. In staged pipelines (e.g., Chain of Agents, CoA), free-form summaries passed between agents can discard crucial details and amplify early mistakes. We introduce COSMIR (Chain Orchestrated Structured Memory for Iterative Reasoning), a chain-style framework that replaces ad hoc messages with a structured memory. A Planner agent first turns a user query into concrete, checkable sub-questions. worker agents process chunks via a fixed micro-cycle: Extract, Infer, Refine, writing all updates to the shared memory. A Manager agent then Synthesizes the final answer directly from the memory. This preserves step-wise read-then-reason benefits while changing both the communication medium (structured memory) and the worker procedure (fixed micro-cycle), yielding higher faithfulness, better long-range aggregation, and auditability. On long-context QA from the HELMET suite, COSMIR reduces propagation-stage information loss and improves accuracy over a CoA baseline.
• Abstract（参考訳）: 非常に長い入力に対する推論は、大きな言語モデル(LLM)では難しいままである。 一般的な回避策は、検索による入力を縮小するか(証拠の欠落)、コンテキストウィンドウを拡大するか(選択性を制限する)、複数のエージェントを段階的に読み込むかのどちらかである。 ステージ化されたパイプライン(例えば、エージェントのチェーン、CoA)では、エージェント間で渡される自由形式の要約は、重要な詳細を破棄し、初期のミスを増幅することができる。 アドホックメッセージを構造化メモリに置き換えるチェーンスタイルのフレームワークであるCOSMIR(Chain Orchestrated Structured Memory for Iterative Reasoning)を紹介する。 Plannerエージェントはまず、ユーザクエリを具体的でチェック可能なサブクエリに変換する。 ワーカーエージェントは、固定されたマイクロサイクルを介してチャンクを処理する: Extract, Infer, Refine, write all update to the shared memory。 その後、マネージャエージェントがメモリから直接最終回答を合成する。 これにより、通信媒体(構造化メモリ)とワーカープロシージャ(固定マイクロサイクル)の両方を変更しながら、ステップワイズな読み取り・推論の利点を保ち、より忠実で、より長い範囲のアグリゲーションが良くなり、監査性も向上する。 HELMETスイートからの長文QAでは、COSMIRは伝搬段情報損失を低減し、CoAベースライン上での精度を向上させる。

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