論文の概要: Hierarchical Certified Semantic Commitment for Byzantine-Resilient LLM-Agent Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07316v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 14:35:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.782491
- Title: Hierarchical Certified Semantic Commitment for Byzantine-Resilient LLM-Agent Collaboration
- Title(参考訳): ビザンチン系レジリエントLLM-Agentコラボレーションのための階層的認証セマンティックコミット
- Authors: Haoran Xu, Lei Zhang, Iadh Ounis, Xianbin Wang,
- Abstract要約: 本稿では,BFTにインスパイアされたプロトコルH-CSC(Hierarchical Certified Semantic Commitment)を紹介する。
H-CSCはBFT対応バケット(0.31から2.04度)に低角偏差でコミットし、意図したようにBFTを超えるラウンド(n3f+1)の100%を中止する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.310793549183117
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Byzantine collaboration among large-language-model agents requires a finality-control primitive: given delivered stochastic, structured natural-language proposals, the protocol must decide whether the round supports a commit, what kind of commit, or a typed safe abort. Naive aggregation hides this choice behind a single verdict; classical Byzantine fault tolerance hides it behind byte-identity that LLM proposals do not satisfy. We introduce Hierarchical Certified Semantic Commitment (H-CSC), a BFT-inspired protocol that converts embedding-derived finality signals over verdict-conditioned proposal groups into one of three typed outcomes: a semantic_commit (a 2f+1 within-verdict semantic core backs the verdict, emitting a parameter-bound digest over the quantised aggregate), a verdict_commit (strong verdict margin but dispersed semantic rationale, emitting a verdict-level certificate without claiming a semantic aggregate), or an explicit abort with a typed reason. The contribution is typed finality, not raw commit accuracy. On a controlled semantic-poisoning diagnostic (BCS_v1, 120 episodes), H-CSC commits with low angular deviation on BFT-feasible buckets (0.31 to 2.04 degrees) and aborts 100% of beyond-BFT rounds (n<3f+1) as intended. On a real LLM-agent claim-verification benchmark (MVR-50, 50 tasks) under paired static and rushing Byzantine attacks, H-CSC commits 0.90/0.92 with honest-reference-invalid rates of 0.02/0.00, statistically matching a strong certificate-emitting verdict-only baseline. Unlike that baseline, H-CSC also emits an embedding-backed semantic_commit digest on 74%/72% of rounds, supplying typed provenance. A strict-semantic ablation commits only 0.54/0.48, showing the verdict-level fallback is necessary for coverage (+0.36/+0.44) at the same <=0.04 safety floor; a 100-task cross-model check across four LLMs preserves invalid_hmaj within 0.00 to 0.03.
- Abstract(参考訳): 提供された確率的で構造化された自然言語の提案が与えられた場合、このプロトコルはラウンドがコミットをサポートするか、どのようなコミット、タイプされた安全な中止をサポートするかを決定する必要があります。
古典的なビザンチンのフォールトトレランスは、LSMの提案が満たさないバイト単位の背後に隠している。
H-CSC(Hierarchical Certified Semantic Commit)は、BFTにインスパイアされたプロトコルで、検証条件付き提案グループに埋め込まれた埋め込み型ファイナリティ信号を3つの型付け結果の1つに変換する。
コントリビューションは型付き最終性であり、生のコミット精度ではない。
制御されたセマンティックポゾン診断(BCS_v1, 120回)では、H-CSCはBFT対応バケット(0.31〜2.04度)に低角偏差でコミットし、意図したようにBFTを超えるラウンド(n<3f+1)の100%を中止する。
静的かつ急激なビザンチン攻撃下での実際のLLM-agentクレーム検証ベンチマーク(MVR-50, 50タスク)では、H-CSCは0.90/0.92を真に参照できない0.02/0.00でコミットし、強い証明を発行する判定のみのベースラインと統計的に一致させる。
そのベースラインと異なり、H-CSCは74%/72%のラウンドで埋め込み支援されたsemantic_commitダイジェストを出力する。
厳密なセマンティックアブレーションは0.54/0.48に過ぎず、同じ<=0.04の安全性フロアにおいて、判定レベルのフォールバック(+0.36/+0.44)が必要であり、4つのLCMにわたる100タスクのクロスモデルチェックは0.00から0.03の範囲で無効な_hmajを保存する。
関連論文リスト
- Towards Human-Like Interactive Speech Recognition With Agentic Correction and Semantic Evaluation [53.844308305341166]
単一パスのASRフロントエンドと意味的訂正,意図のルーティング,推論に基づく編集を組み合わせた閉ループフレームワークである textbfAgentic ASR を提案する。
複数言語、名前付き集中型、コードスイッチングベンチマークの実験は、反復的相互作用が意味的誤りを一貫して減少させることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-28T06:23:31Z) - Refute-or-Promote: An Adversarial Stage-Gated Multi-Agent Review Methodology for High-Precision LLM-Assisted Defect Discovery [0.685316573653194]
Refute-or-Promote(Refute-or-Promote)は、候補生成のためのSCH(Stratified Context Hunting)、逆殺命令、コンテキスト、Cross-Model Critic(CMC)を組み合わせた推論時信頼性パターンである。
提案するRefute-or-Promoteは、SCH(Stratified Context Hunting)を併用した推論時信頼性パターンで、候補生成、逆死命令、コンテキスト、およびクロスモデル批判(CMC)を行う。
提案するRefute-or-Promoteは、SCH(Stratified Context Hunting)を併用した推論時信頼性パターンで、候補生成、逆死命令、コンテキスト、およびクロスモデル批判(CMC)を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-21T03:55:35Z) - Security Is Relative: Training-Free Vulnerability Detection via Multi-Agent Behavioral Contract Synthesis [14.657771106188115]
脆弱性検出のためのトレーニング不要なマルチエージェントフレームワークであるPhoenixを提案する。
Phoenixは、検出をセマンティックスライダ、要求リバースエンジニア、契約審査員の3つのステージに分解する。
PrimeVul Pairedでは、Phoenix は F1 = 0.825 と Pair-Correct = 64.4% を獲得し、RASM-Vul (F1 = 0.668) と VulTrial (F1 = 0.563) を上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-21T03:02:34Z) - OrgForge-IT: A Verifiable Synthetic Benchmark for LLM-Based Insider Threat Detection [0.0]
本稿では,決定論的シミュレーションエンジンが基底真理を維持し,言語モデルが表面の散文のみを生成する検証可能な合成ベンチマークを提案する。
コーパスは51日の模擬日、2,904回のテレメトリ記録を96.4%のノイズレートで記録し、単面と単日のトリアージ戦略を破るために設計された4つの検出シナリオをカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T19:03:53Z) - Improving Search Agent with One Line of Code [68.58667107354253]
ツールベースのエージェント強化学習(TARL)は,検索エージェントが外部ツールと対話できるようにトレーニングするための,有望なパラダイムとして登場した。
textbfSearch textbfAgent textbfPolicy textbfOptimization (textbfSAPO)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-10T04:07:39Z) - Verifier-Bound Communication for LLM Agents: Certified Bounds on Covert Signaling [0.0]
言語モデルエージェントを結合することで、ポリシーに準拠したメッセージの調整を表面レベルで隠蔽することができる。
生成と受け入れを分離するプロトコルであるCLBCを提案する。
このプロトコルは、遅延リークと明示的な残留チャネルの観点から、転写リークの上限をいかに高めるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T23:42:37Z) - CORE: Context-Robust Remasking for Diffusion Language Models [51.59514489363897]
我々は、推論時リビジョンのためのトレーニング不要フレームワークであるContext-Robust Remasking (CORE)を提案する。
静的トークンの確率を信頼するのではなく、COREは、ターゲットとなるマスク付きコンテキストの摂動に対する感受性を示すことによって、コンテキスト不安定なトークンを識別する。
LLaDA-8B-Baseでは、COREは推論とコードベンチマークの間で一貫した改善を行い、計算に適合したベースラインを上回り、MBPPを最大9.2%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-04T00:12:30Z) - PCN-Rec: Agentic Proof-Carrying Negotiation for Reliable Governance-Constrained Recommendation [0.0]
PCN-Rec(PCN-Rec)は、自然言語による推論を決定論的執行から切り離す、証明付きネゴシエーションパイプラインである。
MovieLens-100Kでは、PCN-Recが98.55%のパスレートを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-14T15:00:00Z) - SIM-CoT: Supervised Implicit Chain-of-Thought [108.30049193668083]
Implicit Chain-of-Thought(CoT)メソッドは、大規模言語モデルにおける明示的なCoT推論に代わるトークン効率の代替手段を提供する。
暗黙的なCoTの計算予算をスケールする際の中核的な不安定性問題を特定する。
そこで我々はSIM-CoTを提案する。SIM-CoTは,遅延推論空間を安定化・拡張するためのステップレベルの監視を実現するモジュールである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-24T17:01:32Z) - Uncertainty in Language Models: Assessment through Rank-Calibration [65.10149293133846]
言語モデル(LM)は、自然言語生成において有望な性能を示している。
与えられた入力に応答する際の不確実性を正確に定量化することは重要である。
我々は、LMの確実性と信頼性を評価するために、Rank$-$Calibration$と呼ばれる斬新で実用的なフレームワークを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T02:31:05Z)
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。