論文の概要: MultiHedge: Adaptive Coordination via Retrieval-Augmented Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24905v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 18:38:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.552524
• Title: MultiHedge: Adaptive Coordination via Retrieval-Augmented Control
• Title（参考訳）: MultiHedge: Retrieval-Augmented Controlによる適応コーディネーション
• Authors: Feliks Bańka, Jarosław A. Chudziak,
• Abstract要約: MultiHedge(マルチヘッジ)は、LLMが検索した歴史的前例に基づいて構造化されたアロケーション決定を生成するハイブリッドアーキテクチャである。 本稿では,モジュール型決定システムにおいて,メモリとアーキテクチャ設計がロバスト性の中心的な役割を担っていることを示す,制御された計算研究に貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-making under changing conditions remains a fundamental challenge in many real-world systems. Existing approaches often fail to generalize across shifting regimes and exhibit unstable behavior under uncertainty. This raises the research question: can retrieval-augmented LLM coordination improve the robustness of modular decision pipelines? We propose MultiHedge, a hybrid architecture where an LLM produces structured allocation decisions conditioned on retrieved historical precedents, and execution is grounded in canonical option strategies. In a controlled evaluation using U.S. equities, we compare MultiHedge to rule-based and learning-based baselines. The key result is that memory-augmented retrieval confers greater robustness and stability than increasing model scale alone. Our paper contributes a controlled computational study showing that memory and architectural design play a central role in robustness in modular decision systems.
• Abstract（参考訳）: 変化する条件の下での意思決定は、多くの現実世界システムにおいて依然として根本的な課題である。 既存のアプローチはしばしば、シフトする体制をまたいだ一般化に失敗し、不確実性の下で不安定な振る舞いを示す。 検索強化LLM協調はモジュラー決定パイプラインの堅牢性を改善することができるか? 提案するハイブリッドアーキテクチャであるMultiHedgeは、LLMが検索した過去の事例に基づいて構造化されたアロケーション決定を生成し、その実行は標準オプション戦略に基づいて行われる。 米国株を用いた規制評価では、MultiHedgeとルールベースおよび学習ベースラインを比較した。 その結果、メモリ拡張検索はモデルスケールのみを増大させるよりもロバスト性や安定性が高いことがわかった。 本稿では,モジュール型決定システムにおいて,メモリとアーキテクチャ設計がロバスト性の中心的な役割を担っていることを示す,制御された計算研究に貢献する。

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