論文の概要: A Modular Cognitive Architecture for Assisted Reasoning: The Nemosine Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04500v1
- Date: Thu, 04 Dec 2025 06:09:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.024546
- Title: A Modular Cognitive Architecture for Assisted Reasoning: The Nemosine Framework
- Title(参考訳): 協調推論のためのモジュール型認知アーキテクチャ:Nemosineフレームワーク
- Authors: Edervaldo Melo,
- Abstract要約: Nemosine Frameworkはモジュール型認知アーキテクチャであり、補助的推論、構造化思考、体系的分析をサポートするように設計されている。
このフレームワークはメタ認知、分散認知、モジュール認知システムの原則を組み合わせて、問題解決と意思決定を支援するための運用構造を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the Nemosine Framework, a modular cognitive architecture designed to support assisted reasoning, structured thinking, and systematic analysis. The model operates through functional cognitive modules ("personas") that organize tasks such as planning, evaluation, cross-checking, and narrative synthesis. The framework combines principles from metacognition, distributed cognition, and modular cognitive systems to offer an operational structure for assisted problem-solving and decision support. The architecture is documented through formal specification, internal consistency criteria, and reproducible structural components. The goal is to provide a clear conceptual basis for future computational implementations and to contribute to the study of symbolic-modular architectures for reasoning.
- Abstract(参考訳): 本稿では,モジュール型認知アーキテクチャであるNemosine Frameworkについて述べる。
このモデルは、計画、評価、クロスチェック、物語合成といったタスクを組織する機能的認知モジュール(ペルソナ)を介して機能する。
このフレームワークはメタ認知、分散認知、モジュール認知システムの原則を組み合わせて、問題解決と意思決定を支援するための運用構造を提供する。
アーキテクチャは、正式な仕様、内部整合性基準、再現可能な構造コンポーネントを通じて文書化されている。
目標は、将来の計算実装の明確な概念基盤を提供し、推論のための象徴的モジュラーアーキテクチャの研究に貢献することである。
関連論文リスト
- Fundamentals of Building Autonomous LLM Agents [64.39018305018904]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたエージェントのアーキテクチャと実装手法について概説する。
この研究は、複雑なタスクを自動化し、人間の能力でパフォーマンスのギャップを埋めることのできる「アジェンティック」なLLMを開発するためのパターンを探求することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-10T10:32:39Z) - Reasoning Systems as Structured Processes: Foundations, Failures, and Formal Criteria [1.2064681974642195]
我々は、現象、説明空間、推論と生成マップ、原理ベースからなる構造体として推論システムをモデル化する。
我々は,コヒーレンス,健全性,完全性を含む基本的な内部基準と,矛盾,不完全性,非収束性といった典型的な障害モードのカタログを調査する。
この研究の目的は、特に内部の失敗、適応、断片化が発生する可能性のある状況において、推論システムを表現し比較するための基礎構造を確立することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-03T14:04:15Z) - Neurosymbolic Architectural Reasoning: Towards Formal Analysis through Neural Software Architecture Inference [4.023600998747813]
これらのアーキテクチャに対する後続のシンボリック推論のために、形式的アーキテクチャ定義を持つという問題を解決するために、ニューラルアーキテクチャ推論の概要を述べる。
本稿では,本手法が一般にどのように機能するかを論じ,対処すべき6つの総合的な研究課題を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-20T15:56:54Z) - A Taxonomy of Architecture Options for Foundation Model-based Agents: Analysis and Decision Model [25.78239568393706]
本稿では,基礎モデルに基づくエージェントのアーキテクチャに着目した分類法を提案する。
分類学は,これらの分類を統一し,詳細化することにより,基礎モデルに基づくエージェントの設計を改善することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-06T03:10:52Z) - A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。
モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T08:35:50Z) - Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents [22.94671478021277]
ファウンデーションモデルに対応した生成人工知能はエージェントの開発と実装を容易にする。
エージェントを設計する実践者を指導する体系的な知識が欠如している。
本稿では、文脈、力、トレードオフを分析した18のアーキテクチャパターンからなるパターンカタログを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T23:24:48Z) - Disentangling Reasoning Capabilities from Language Models with
Compositional Reasoning Transformers [72.04044221898059]
ReasonFormerは、人間のモジュール的および構成的推論プロセスを反映するための統一的な推論フレームワークである。
表現モジュール(自動思考)と推論モジュール(制御思考)は、異なるレベルの認知を捉えるために切り離される。
統一された推論フレームワークは、単一のモデルで複数のタスクを解決し、エンドツーエンドでトレーニングされ、推論される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-20T13:39:55Z) - Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents [91.3755431537592]
本稿では,認知機能構築への進化的アプローチについて考察する。
本稿では,シンボル創発問題に基づくエージェントの進化を保証する認知アーキテクチャについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T12:41:32Z) - Towards a Predictive Processing Implementation of the Common Model of
Cognition [79.63867412771461]
本稿では,ニューラル生成符号化とホログラフィック連想記憶に基づく認知モデルの実装について述べる。
提案システムは,多様なタスクから継続的に学習し,大規模に人的パフォーマンスをモデル化するエージェントを開発するための基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-15T22:55:23Z) - Obtaining Faithful Interpretations from Compositional Neural Networks [72.41100663462191]
NLVR2およびDROPデータセット上でNMNの中間出力を評価する。
中間出力は期待出力と異なり,ネットワーク構造がモデル動作の忠実な説明を提供していないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-02T06:50:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。