論文の概要: ISM:Self-Improving Strategy Memory for Continual Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31191v2
• Date: Wed, 01 Jul 2026 06:02:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 15:15:53.080662
• Title: ISM:Self-Improving Strategy Memory for Continual Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: ISM:連続的数学的推論のための自己改善戦略記憶
• Abstract要約: 本稿では,自己進化型メモリ拡張システムであるIntelligent Memory (ISM)を提案する。 ISMは、成功と失敗の両方から学んだ、コンパクトで自己修正された戦略スキーマのバンクを維持しており、中間ステップをチェックし、回答を認証する象徴的なツールを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.082318890655265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Intelligent Schema Memory (ISM), a self-evolving memory-augmented system that improves mathematical reasoning for a frozen LLM under continual learning with hard episodic resets. ISM maintains a compact, self-refined bank of strategy schemas learned from both successful and failed episodes, with symbolic tools that check intermediate steps and certify answers. Without updating model parameters, ISM outperforms passive, retrieval, and reflection baselines on MATH-Hard and OlympiadBench, using 64% and 86% fewer schemas respectively than the strongest passive baseline. These results show that small, actively maintained, and verified strategy memories can support reliable continual mathematical reasoning under strict episodic isolation.The codebase is available at https://github.com/pdx97/ISM .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己進化型メモリ拡張システムであるIntelligent Schema Memory (ISM)を提案する。 ISMは、成功と失敗の両方から学んだ、コンパクトで自己修正された戦略スキーマのバンクを維持しており、中間ステップをチェックし、回答を認証する象徴的なツールを備えている。 モデルパラメータを更新することなく、ISMはMATH-HardとOlympiadBenchでパッシブベースライン、検索ベースライン、リフレクションベースラインを上回っ、それぞれ64%と86%のスキーマが最強のパッシブベースラインよりも少ない。 これらの結果は、厳密なエピソード的分離の下で、信頼性のある連続的な数学的推論を、小さく、活発に維持し、検証された戦略記憶がサポートできることを示し、コードベースはhttps://github.com/pdx97/ISMで利用可能である。

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