論文の概要: Detailed balance in large language model-driven agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10047v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 20:04:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.043481
• Title: Detailed balance in large language model-driven agents
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル駆動エージェントの詳細なバランス
• Authors: Zhuo-Yang Song, Qing-Hong Cao, Ming-xing Luo, Hua Xing Zhu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)によるエージェントは、複雑な問題を解決するための強力な新しいパラダイムとして登場しつつある。 本報告では, エージェント内に埋め込まれたLCMの生成方向を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2687030176231846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-driven agents are emerging as a powerful new paradigm for solving complex problems. Despite the empirical success of these practices, a theoretical framework to understand and unify their macroscopic dynamics remains lacking. This Letter proposes a method based on the least action principle to estimate the underlying generative directionality of LLMs embedded within agents. By experimentally measuring the transition probabilities between LLM-generated states, we statistically discover a detailed balance in LLM-generated transitions, indicating that LLM generation may not be achieved by generally learning rule sets and strategies, but rather by implicitly learning a class of underlying potential functions that may transcend different LLM architectures and prompt templates. To our knowledge, this is the first discovery of a macroscopic physical law in LLM generative dynamics that does not depend on specific model details. This work is an attempt to establish a macroscopic dynamics theory of complex AI systems, aiming to elevate the study of AI agents from a collection of engineering practices to a science built on effective measurements that are predictable and quantifiable.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)によるエージェントは、複雑な問題を解決するための強力な新しいパラダイムとして登場しつつある。 これらの実践の実証的な成功にもかかわらず、マクロ力学を理解し統一する理論的な枠組みはいまだに欠如している。 本文は, エージェント内に埋め込まれたLLMの生成方向を推定する最小作用原理に基づく手法を提案する。 LLM生成状態間の遷移確率を実験的に測定することにより、LLM生成遷移の詳細なバランスを統計的に発見し、LCM生成は一般的にルールセットと戦略を学習することで達成されるのではなく、異なるLCMアーキテクチャを超越し、テンプレートをプロンプトする潜在的な機能のクラスを暗黙的に学習することで達成されることを示す。 我々の知る限り、これは特定のモデルの詳細に依存しないLLM生成力学におけるマクロ物理法則の最初の発見である。 この研究は、複雑なAIシステムのマクロ力学理論を確立する試みであり、AIエージェントの研究をエンジニアリングプラクティスの収集から、予測可能で定量化可能な効果的な測定に基づいて構築された科学に高めることを目的としている。

関連論文リスト

• Leveraging LLM-based agents for social science research: insights from citation network simulations [132.4334196445918]
  CiteAgentフレームワークを導入し、人間-行動シミュレーションに基づく引用ネットワークを生成する。 CiteAgentは、実世界の引用ネットワークにおける主要な現象を捉えている。 社会科学において2つのLCMに基づく研究パラダイムを確立し,既存の理論の検証と挑戦を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-05T08:47:04Z)
• Modular Machine Learning: An Indispensable Path towards New-Generation Large Language Models [33.822930522694406]
  我々は,次世代大規模言語モデル(LLM)に不可欠なアプローチとして,有望な学習パラダイム,すなわちモジュール機械学習(MML)を概説する。 我々は,LLMの複雑な構造を,モジュール表現,モジュールモデル,モジュール推論の3つの相互依存成分に分解する,LLMのための統一MMLフレームワークを提案する。 最終的に、MLとLLMの統合は、統計的(深層)学習と形式的(論理的)推論のギャップを埋める可能性があると信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T17:42:02Z)
• Cognitive LLMs: Towards Integrating Cognitive Architectures and Large Language Models for Manufacturing Decision-making [51.737762570776006]
  LLM-ACTRは、ヒトに適応し、多目的な意思決定を提供する新しいニューロシンボリックアーキテクチャである。 我々のフレームワークは、ACT-Rの内部決定過程の知識を潜在神経表現として抽出し、組み込む。 デザイン・フォー・マニュファクチャリング・タスクに関する我々の実験は、タスク性能の向上と基礎的意思決定能力の向上を両立させたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T11:49:53Z)
• CoMMIT: Coordinated Multimodal Instruction Tuning [90.1532838391285]
  マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は一般に、バックボーンLLMと非テキスト入力モードの特徴エンコーダ間の協調学習を含む。 本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。 本稿では,学習のバランスを定量的に測定できるマルチモーダルバランス係数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T23:18:55Z)
• A Survey on Self-Evolution of Large Language Models [116.54238664264928]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野やインテリジェントエージェントアプリケーションにおいて大きく進歩している。 この問題に対処するために、LLMが自律的に獲得し、洗練し、モデル自身によって生成された経験から学ぶことができる自己進化的アプローチが急速に成長している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T17:43:23Z)
• Bias Amplification in Language Model Evolution: An Iterated Learning Perspective [27.63295869974611]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の行動と人間の文化の進化の類似性を描いている。 我々のアプローチは、人間の文化進化においてどのように微妙なバイアスが拡大されるかを解明するベイズ的枠組みである反復学習(IL)を活用することである。 本稿では,ベイジアン・イルフレームワークにおけるエージェントの行動の特徴を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T02:01:25Z)
• Towards Modeling Learner Performance with Large Language Models [7.002923425715133]
  本稿では,LLMのパターン認識とシーケンスモデリング機能が,知識追跡の領域にまで拡張できるかどうかを検討する。 ゼロショットプロンプト(ゼロショットプロンプト)とモデル微調整(モデル微調整)の2つの手法と,既存のLLM以外の知識追跡手法を比較した。 LLMベースのアプローチは最先端のパフォーマンスを達成しないが、微調整のLLMは素早いベースラインモデルの性能を上回り、標準的なベイズ的知識追跡手法と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:06:34Z)
• Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
  大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。 モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T04:56:21Z)

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。