論文の概要: AlphaApollo: Orchestrating Foundation Models and Professional Tools into a Self-Evolving System for Deep Agentic Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06261v1
- Date: Sun, 05 Oct 2025 15:42:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.073174
- Title: AlphaApollo: Orchestrating Foundation Models and Professional Tools into a Self-Evolving System for Deep Agentic Reasoning
- Title（参考訳）: AlphaApollo: ディープエージェント推論のための自己進化システムへの基礎モデルと専門ツールのオーケストレーション
- Abstract要約: 自己進化型エージェント推論システムであるAlphaApolloについて述べる。
基礎モデル(FM)における2つのボトルネックに対処することを目的としている。
AlphaApolloは、意図的に検証可能な推論を可能にするために、複数のモデルをプロのツールで編成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.57865233597762
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present AlphaApollo, a self-evolving agentic reasoning system that aims to address two bottlenecks in foundation model (FM) reasoning-limited model-intrinsic capacity and unreliable test-time iteration. AlphaApollo orchestrates multiple models with professional tools to enable deliberate, verifiable reasoning. It couples (i) a computation tool (Python with numerical and symbolic libraries) and (ii) a retrieval tool (task-relevant external information) to execute exact calculations and ground decisions. The system further supports multi-round, multi-model solution evolution via a shared state map that records candidates, executable checks, and feedback for iterative refinement. In evaluations on AIME 2024/2025 across multiple models, AlphaApollo delivers consistent gains: +5.15% Average@32 and +23.34% Pass@32 for Qwen2.5-14B-Instruct, and +8.91% Average@32 with +26.67% Pass@32 for Llama-3.3-70B-Instruct. Tool-use analysis shows that more than 80% of tool calls are successfully executed, with consistent outperformance of non-tool baselines, thereby lifting the capability ceiling of FMs. More empirical results and implementation details will be updated at https://github.com/tmlr-group/AlphaApollo.
- Abstract（参考訳）: 基本モデル(FM)における2つのボトルネックに対処することを目的とした,自己進化型エージェント推論システムであるAlphaApolloについて述べる。
AlphaApolloは、意図的に検証可能な推論を可能にするために、複数のモデルをプロのツールで編成する。
カップル
(i)計算ツール(数値および記号ライブラリ付きPython)および
二 正確な計算及び根拠決定を行う検索ツール(タスク関連外部情報)。
さらに、候補、実行可能チェック、反復的改善のためのフィードバックを記録可能な共有状態マップを通じて、マルチラウンドでマルチモデルソリューションの進化をサポートする。
AIME 2024/2025の複数のモデルに対する評価において、AlphaApolloは、Qwen2.5-14B-インストラクトに+5.15% Average@32、Qwen2.5-14B-インストラクトに+23.34% Pass@32、Llama-3.3-70B-インストラクトに+26.67% Pass@32を+8.91% Average@32、Llama-3.3-70B-インストラクトに+26.67% Pass@32を提供する。
ツールユース分析は、ツールコールの80%以上が正常に実行され、非ツールベースラインの一貫してパフォーマンスが向上し、FMの能力天井が持ち上げられることを示している。
より経験的な結果と実装の詳細はhttps://github.com/tmlr-group/AlphaApollo.comで更新される。
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