論文の概要: State-dependent error correlations shape voting thresholds in committees of AI agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23931v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 02:06:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.284709
• Title: State-dependent error correlations shape voting thresholds in committees of AI agents
• Title（参考訳）: AIエージェント委員会における状態依存誤差相関による投票閾値の形成
• Abstract要約: Sah-Stiglitzブートストラップスクリーニングとエラー依存性を組み合わせることで、良いケースと悪いケースを区別できる。 4つのバイナリスクリーニングベンチマークで28言語モデルを用いて174,384票から異種拡張を推定した。 設計バランスの分析では、独立下でのコスト感受性の閾値選択により60.25から52.50に縮小された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7545090618311434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aggregation benefit of a committee of artificial intelligence (AI) agents comes from complementary information across members. Classical voting guarantees assume independent errors. Language-model errors often co-occur on the same cases. We combine Sah-Stiglitz screening with error dependence that can differ between good and bad cases. In a homogeneous exchangeable Gaussian-copula model, shared errors create a positive asymptotic error floor for majority voting and can change the approval threshold that minimizes expected loss. We estimate a heterogeneous extension from 174,384 votes cast by 28 language models on four binary-screening benchmarks. Parameters estimated from odd-indexed items predicted committee loss on even-indexed items. For the sampled committee composition, the full-matrix dependence model increased identity-line R^2 from 0.840 under independence to 0.967. In a design-balanced analysis, cost-sensitive threshold selection under independence reduced scaled loss from 60.25 for majority to 52.50. Modeling dependence reduced it further to 50.77, an incremental improvement of 1.73 units (95% bootstrap CI, 0.68-2.33). The overall reduction from majority was 15.73% (95% bootstrap CI, 13.41-16.75%).
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)エージェント委員会によるアグリゲーションの利点は、メンバー間で補完的な情報から得られる。 古典的な投票保証は独立した誤りを仮定する。 言語モデルエラーは、しばしば同じケースで発生します。 Sah-Stiglitzスクリーニングとエラー依存を組み合わせることで、良いケースと悪いケースを区別できる。 均質な交換可能なガウス・コプラモデルでは、共有誤差は多数決のための肯定的な漸近的エラーフロアを生成し、期待される損失を最小限に抑えるための承認しきい値を変更できる。 4つのバイナリスクリーニングベンチマークで28言語モデルを用いて174,384票から異種拡張を推定した。 奇数インデックスアイテムから推定されるパラメータは、偶数インデックスアイテムに対する委員会損失を予測した。 その結果, 完全行列依存モデルでは, 独立下の0.840から0.967まで, アイデンティティラインR^2が増加した。 設計バランスの分析では、独立下でのコスト感受性の閾値選択により60.25から52.50に縮小された。 モデリング依存によりさらに50.77に減少し、1.73ユニット(95%ブートストラップCI、0.68-2.33)が漸進的に改善された。 総数の減少率は15.73%(95%ブートストラップCI、13.41-16.75%)であった。

関連論文リスト

• Marginal Fidelity Does Not Establish User Simulation in Demographic Synthetic Survey Panels: Response Contracts, Support Collapse and Conditioning Failure [51.736723807086385]
  人口密着協定は、個別のシミュレーションの証拠ではなく、エスカレーション契約の証拠であり、シミュレーションされた回答者なしで得られる推定値である。 9つのアライメントされたモデルバッテリペアでは、非個人個体数のクエリの平均は6.27 MAE対12.39であり、9つの比較すべてで勝利する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-07T10:22:22Z)
• Passing Coarse Marginal Checks Can Be Cheap: Persona Mixtures and Imprecise Treatment-Response Estimates in an LLM Persona Panel [0.0]
  戦略ゲームにおける16個の軽量人格条件付きGPT-4.1構成の固定パネルについて検討した。 変化は急激なインデクシングであったが、そのシェアは不確実性の仮定に依存していた。 結果は、1つの固定されたモデル・プロンプトパネルに関係し、人間の置換性を確立しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-02T04:10:11Z)
• Knowledge Index of Noah's Ark [63.143852586221534]
  KINAは,261分野にわたる899項目のベンチマークである。 ボーナス・オン・バートーナメントがFOSDを弱く支配していることを示す。 トップモデルであるGemini-3.1-Pro-Previewは53.17%、Claude-Opus-4.6は49.92%、GPT-5.4は48.55%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-03T17:06:49Z)
• Design and Evaluation of Multi-Agent AI Oracle Systems for Prediction Market Resolution [0.0]
  予測市場は、不確実な出来事を予測するために集合的なインテリジェンスを集約する。 既存のオラクルシステムは、高速だが不安定な自動化と、正確だがコストのかかる人間の仲裁とをトレードオフする。 マルチエージェントLLMアーキテクチャが単一モデルベースラインよりもオラクル分解能を向上できるかどうかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-29T03:44:19Z)
• Amplifying, Not Learning: Fine-Tuned AI Text Detectors Amplify a Pretrained Direction [51.56484100374058]
  テキスト検出器は、事前訓練された典型軸を増幅する。 タスク監督前の生エンコーダでは、3つのアーキテクチャでNYT-vs-HC3 AUROC 0.806/0.944/0.834を達成する。 RoBERTaベースでは、生のプロジェクションは微調整を超えるが、RoBERTaベースでは、フル微調整は、試験された流線型人口の双方で生よりも識別を小さくする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-20T19:08:38Z)
• Preserving Disagreement: Architectural Heterogeneity and Coherence Validation in Multi-Agent Policy Simulation [0.0]
  政策シミュレーションにおいて,大規模言語モデル(LLM)を用いたマルチエージェント検討システムの提案が進んでいる。 評価エージェントは、割り当てられた値の観点に関わらず、同じ選択肢に収束する。 我々は、三段階の審議フレームワークであるAI Councilを提示し、2つの介入をテストするための2つの政策シナリオにわたる120の審議を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T11:47:28Z)
• MIRROR: A Hierarchical Benchmark for Metacognitive Calibration in Large Language Models [0.0]
  MIRRORは、大規模言語モデルがより優れた意思決定に自己知識を使用できるかどうかを評価するベンチマークである。 約25万の評価インスタンスに対して,8つの実験室から16のモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-15T08:41:12Z)
• How Independent are Large Language Models? A Statistical Framework for Auditing Behavioral Entanglement and Reweighting Verifier Ensembles [46.63622714488747]
  共有事前学習データ、蒸留、アライメントパイプラインは、隠れた振る舞い依存、潜伏絡みを誘導することができる。 実際には、これは相関した推論パターンと同期された障害として現れます。 ブラックボックス言語モデル間の行動絡みを監査するための統計的枠組みを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-08T23:32:06Z)
• From Black Box to Glass Box: Cross-Model ASR Disagreement to Prioto Review in Ambient AI Scribe Documentation [43.148402136307716]
  異種ASRシステム間のクロスモデル不一致は、基準のない不確実性信号として機能する。 商用APIとオープンソースエンジンにまたがる8つのASRシステムを備えた,50の公開医療用オーディオクリップを転写した。 低アグリメント領域は内容の不一致に富み、高リスク質量のクインタイル全体では53.9%から73.9%に増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T13:02:13Z)
• Dependence-Aware Label Aggregation for LLM-as-a-Judge via Ising Models [55.94503936470247]
  大規模なAI評価は、審査員を含む、$K$アノテータからのバイナリ判断を集約することにますます依存している。 ほとんどの古典的なメソッドは、アノテータが条件的に独立であると仮定するが、真のラベルは$Yin0,1$であり、この仮定は LLM の審査員によってしばしば違反される。 我々はIsingグラフィカルモデルと潜在因子に基づく依存認識モデルの階層構造を通してラベルアグリゲーションを研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T21:26:50Z)
• EdgeJury: Cross-Reviewed Small-Model Ensembles for Truthful Question Answering on Serverless Edge Inference [0.0]
  EdgeJuryは、真実性と堅牢性を改善する軽量アンサンブルフレームワークです。 TruthfulQA (MC1)では、EdgeJuryの精度は76.2%である。 200-question adversarial EdgeCasesセットでは、EdgeJuryは+48.2%の利得を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-29T14:48:40Z)
• Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.64446272302287]
  エージェント評価の定義を定式化し,エージェント量,コーディネーション構造,モデル,タスク特性の相互作用として,スケーリング法則を特徴付ける。 協調指標を用いて予測モデルを導出し,R2=0をクロスバリデーションし,未知のタスク領域の予測を可能にする。 ツールコーディネーショントレードオフ: 固定的な計算予算の下では, ツールヘビータスクはマルチエージェントのオーバーヘッドから不均衡に悩まされ, 2) 能力飽和: 調整が減少または負のリターンを, 単一エージェントのベースラインが45%を超えると達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-09T06:52:21Z)
• Conservative Prediction via Data-Driven Confidence Minimization [70.93946578046003]
  機械学習の安全性クリティカルな応用においては、モデルが保守的であることが望ましいことが多い。 本研究では,不確実性データセットに対する信頼性を最小化するデータ駆動信頼性最小化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T07:05:36Z)

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。