論文の概要: Co-Sight: Enhancing LLM-Based Agents via Conflict-Aware Meta-Verification and Trustworthy Reasoning with Structured Facts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21557v1
- Date: Fri, 24 Oct 2025 15:14:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.520368
- Title: Co-Sight: Enhancing LLM-Based Agents via Conflict-Aware Meta-Verification and Trustworthy Reasoning with Structured Facts
- Title（参考訳）: Co-Sight: コンフリクト・アウェアのメタ検証と構造化されたファクトによる信頼できる推論によるLCMエージェントの強化
- Authors: Hongwei Zhang, Ji Lu, Shiqing Jiang, Chenxiang Zhu, Li Xie, Chen Zhong, Haoran Chen, Yurui Zhu, Yongsheng Du, Yanqin Gao, Lingjun Huang, Baoli Wang, Fang Tan, Peng Zou,
- Abstract要約: Co-Sightは推論を偽造可能で監査可能なプロセスに変える。
コンフリクト・アウェア・メタ検証(CAMV)とTrustworthy Reasoning with Structured Facts(TRSF)の2つのメカニズム
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.221173068008603
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Long-horizon reasoning in LLM-based agents often fails not from generative weakness but from insufficient verification of intermediate reasoning. Co-Sight addresses this challenge by turning reasoning into a falsifiable and auditable process through two complementary mechanisms: Conflict-Aware Meta-Verification (CAMV) and Trustworthy Reasoning with Structured Facts (TRSF). CAMV reformulates verification as conflict identification and targeted falsification, allocating computation only to disagreement hotspots among expert agents rather than to full reasoning chains. This bounds verification cost to the number of inconsistencies and improves efficiency and reliability. TRSF continuously organizes, validates, and synchronizes evidence across agents through a structured facts module. By maintaining verified, traceable, and auditable knowledge, it ensures that all reasoning is grounded in consistent, source-verified information and supports transparent verification throughout the reasoning process. Together, TRSF and CAMV form a closed verification loop, where TRSF supplies structured facts and CAMV selectively falsifies or reinforces them, yielding transparent and trustworthy reasoning. Empirically, Co-Sight achieves state-of-the-art accuracy on GAIA (84.4%) and Humanity's Last Exam (35.5%), and strong results on Chinese-SimpleQA (93.8%). Ablation studies confirm that the synergy between structured factual grounding and conflict-aware verification drives these improvements. Co-Sight thus offers a scalable paradigm for reliable long-horizon reasoning in LLM-based agents. Code is available at https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight/tree/cosight2.0_benchmarks.
- Abstract（参考訳）: LLMをベースとした薬品の長期水平推論は、生成的弱点ではなく、中間的推論の不十分な検証に失敗することが多い。
Co-Sight氏はこの課題に対処するため、推論を2つの相補的なメカニズム、CAMV(Conflict-Aware Meta-Verification)とTRSF(Trustworthy Reasoning with Structured Facts)を通じて、偽造可能で監査可能なプロセスに変換する。
CAMVは、検証を競合識別とターゲットのファルシフィケーションとして再定義し、計算は完全な推論チェーンではなく、専門家エージェント間のホットスポットの不一致にのみ割り当てる。
これにより、検証コストは不整合の数に制限され、効率と信頼性が向上する。
TRSFは、構造化されたファクトモジュールを通じて、エージェント間でエビデンスを継続的に組織し、検証し、同期する。
検証され、追跡可能で、監査可能な知識を維持することで、すべての推論が一貫性のある、ソース検証された情報に基づいており、推論プロセス全体を通して透過的な検証をサポートすることを保証する。
TRSFとCAMVはともに閉じた検証ループを形成し、TRSFは構造化された事実を供給し、CAMVはそれらを選択的に偽造または強化し、透明で信頼できる推論をもたらす。
実証的に、Co-SightはGAIA(84.4%)とHumanity's Last Exam(35.5%)で最先端の精度を達成し、中国のSimpleQA(93.8%)で強い結果を得た。
アブレーション研究は、構造化された事実的根拠と矛盾認識による検証の相乗効果がこれらの改善を促進することを裏付けている。
したがって、Co-SightはLLMベースのエージェントの信頼性の高いロングホライゾン推論のためのスケーラブルなパラダイムを提供する。
コードはhttps://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight/tree/cosight2.0_benchmarksで入手できる。
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