論文の概要: MASA: LLM-Driven Multi-Agent Systems for Autoformalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08988v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 04:15:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.106283
• Title: MASA: LLM-Driven Multi-Agent Systems for Autoformalization
• Title（参考訳）: MASA: 自動化のためのLCM駆動マルチエージェントシステム
• Authors: Lan Zhang, Marco Valentino, André Freitas,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルによって駆動される自動形式化のためのマルチエージェントシステムを構築するための新しいフレームワークであるMASAを提案する。 本稿では,実世界の数学的定義と形式数学データセット実験におけるMASAの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.81622317169746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autoformalization serves a crucial role in connecting natural language and formal reasoning. This paper presents MASA, a novel framework for building multi-agent systems for autoformalization driven by Large Language Models (LLMs). MASA leverages collaborative agents to convert natural language statements into their formal representations. The architecture of MASA is designed with a strong emphasis on modularity, flexibility, and extensibility, allowing seamless integration of new agents and tools to adapt to a fast-evolving field. We showcase the effectiveness of MASA through use cases on real-world mathematical definitions and experiments on formal mathematics datasets. This work highlights the potential of multi-agent systems powered by the interaction of LLMs and theorem provers in enhancing the efficiency and reliability of autoformalization, providing valuable insights and support for researchers and practitioners in the field.
• Abstract（参考訳）: 自己形式化は自然言語と形式的推論を結びつける上で重要な役割を担っている。 本稿では,Large Language Models (LLM) によって駆動される自動形式化のためのマルチエージェントシステムを構築するための新しいフレームワーク MASA を提案する。 MASAは、自然言語文を形式表現に変換するために協調エージェントを利用する。 MASAのアーキテクチャはモジュール性、柔軟性、拡張性に強く重点を置いて設計されており、新しいエージェントやツールをシームレスに統合することで、急速に進化する分野に適応することができる。 本稿では,実世界の数学的定義と形式数学データセット実験におけるMASAの有効性を示す。 この研究は、自己形式化の効率性と信頼性を高め、この分野の研究者や実践者に貴重な洞察と支援を提供する上で、LLMと定理プローバーの相互作用によるマルチエージェントシステムの可能性を強調している。

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