論文の概要: TARSE: Test-Time Adaptation via Retrieval of Skills and Experience for Reasoning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01241v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 19:31:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.584386
• Title: TARSE: Test-Time Adaptation via Retrieval of Skills and Experience for Reasoning Agents
• Title（参考訳）: TARSE:Retrieval of Skills and Experience for Reasoning Agents
• Authors: Junda Wang, Zonghai Tao, Hansi Zeng, Zhichao Yang, Hamed Zamani, Hong Yu,
• Abstract要約: 2つの明確で検索可能なリソースを持つエージェント問題として,臨床質問応答の枠組みを定めている。 実行可能な決定ルールとして整理されたガイドラインスタイルのドキュメントから,スキルライブラリを構築する。 次に、検索した項目にモデルを適用することで、インスタンスステップのミスアライメントを低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.35248346284844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex clinical decision making often fails not because a model lacks facts, but because it cannot reliably select and apply the right procedural knowledge and the right prior example at the right reasoning step. We frame clinical question answering as an agent problem with two explicit, retrievable resources: skills, reusable clinical procedures such as guidelines, protocols, and pharmacologic mechanisms; and experience, verified reasoning trajectories from previously solved cases (e.g., chain-of-thought solutions and their step-level decompositions). At test time, the agent retrieves both relevant skills and experiences from curated libraries and performs lightweight test-time adaptation to align the language model's intermediate reasoning with clinically valid logic. Concretely, we build (i) a skills library from guideline-style documents organized as executable decision rules, (ii) an experience library of exemplar clinical reasoning chains indexed by step-level transitions, and (iii) a step-aware retriever that selects the most useful skill and experience items for the current case. We then adapt the model on the retrieved items to reduce instance-step misalignment and to prevent reasoning from drifting toward unsupported shortcuts. Experiments on medical question-answering benchmarks show consistent gains over strong medical RAG baselines and prompting-only reasoning methods. Our results suggest that explicitly separating and retrieving clinical skills and experience, and then aligning the model at test time, is a practical approach to more reliable medical agents.
• Abstract（参考訳）: 複雑な臨床的意思決定は、モデルが事実を欠いているためではなく、正しい手続き的知識と正しい推論ステップで適切な事前事例を確実に選択および適用できないため失敗することが多い。 専門知識,ガイドライン,プロトコル,薬理学的メカニズムなどの再利用可能な臨床手順,および既往の解決例(例えば,連鎖解法とその段階分解)からの検証された推論軌跡などである。 テスト時において、エージェントは、キュレートされたライブラリから関連するスキルと経験を検索し、言語モデルの中間推論と臨床的に有効な論理とを整合させる軽量なテスト時間適応を実行する。 具体的に言えば 一 実行可能決定規則として整理された指針式文書からの技能図書 (二)ステップレベルの遷移を指標とした先駆的な臨床推論連鎖の体験ライブラリ、及び 三 この場合において、最も有用な技量及び経験項目を選択するステップ対応レトリバー。 次に、検索した項目のモデルを適用し、インスタンスステップのミスアライメントを減らし、推論が不要なショートカットに向かってドリフトするのを防ぐ。 医学的質問答えベンチマークの実験では、強い医学的RAGベースラインとプロンプトのみの推論方法よりも一貫した利得を示している。 以上の結果から, 臨床スキルと経験を明確に分離し, モデルをテスト時に整列させることが, より信頼性の高い医療エージェントへの実践的アプローチであることが示唆された。

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