論文の概要: LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.28374v1
- Date: Thu, 30 Jul 2026 15:35:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.626232
- Title: LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger
- Title（参考訳）: LEDGERMIND: 構造的エビデンス・レジャーを用いたマルチモーダルエージェント推論
- Abstract要約: LedgerMindはプロビデンスに制約のあるエージェント推論エンジンである。
最終回答の精度が曖昧になる傾向にある4つの繰り返し発生する障害パターンをターゲットにしています。
答えの正確さと軌道レベルの忠実さの両方を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.70343232168598
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multimodal agents for visual question answering increasingly operate as multi-step trajectories that interleave perception, retrieval, and reasoning, yet evaluation still largely reduces to final-answer accuracy. This aggregate signal cannot tell whether a correct answer was reached through grounded evidence, language priors, or accidental error cancellation. We propose to treat a multimodal agent trajectory as a provenance-constrained state machine: tool outputs are normalized into a Structured Evidence Ledger that serves as the trajectory state, downstream reasoning and decision claims may cite only active ledger entries, grounding is checked at the entity and numeric level, and repair is realized as typed state transitions that cannot introduce content without tool-produced provenance. We instantiate this design as LedgerMind (Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger), augmented by a Three-Layer Grounding Protocol, an Adaptive Dual-Path Dispatcher that matches reasoning depth to question complexity, and an Event-Triggered Verification-and-Repair engine with a formal provenance non-amplification guarantee. We use LedgerMind to target four recurring failure patterns that final-answer accuracy tends to obscure: unsupported intermediate reasoning, citation-backed entity hallucination (Phantom Grounding), over-reasoning on simple queries, and repair-time amplification. Experiments across multiple multimodal reasoning benchmarks and backbone MLLMs show that LedgerMind improves both answer accuracy and trajectory-level faithfulness.
- Abstract（参考訳）: 視覚的質問応答のためのマルチモーダルエージェントは、知覚、検索、推論をインターリーブする多段階トラジェクトリとしてますます機能するが、評価は最終回答精度に大きく低下する。
この集合信号は、根拠付けられた証拠、言語先行、偶然のエラーキャンセルによって正しい答えが到達したかどうかを判断できない。
ツール出力は、軌道状態として機能する構造化エビデンス・レジャーに正規化され、下流の推論と決定クレームは、アクティブな台帳エントリのみを引用し、実体と数値レベルでグラウンドがチェックされ、ツールが生成する前処理なしではコンテンツを導入できないタイプド状態遷移として、修復が実現される。
この設計をLedgerMind(Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger)、Three-Layer Grounding Protocol(リンク)、Aaptive Dual-Path Dispatcher(リンク)、Event-Triggered Verification-and-Repair engine(リンク)、フォーマルなプロファイナンス非増幅保証を備えた。
我々はLedgerMindを使って、ファイナル・アンサーの精度が不明瞭な4つの繰り返し発生する障害パターンをターゲットとしている: 中間推論、引用支援エンティティ幻覚(Phantom Grounding)、単純なクエリの過剰推論、そして修復時間増幅。
複数のマルチモーダル推論ベンチマークとバックボーンMLLMによる実験により、LedgerMindは応答精度と軌道レベルの忠実性の両方を改善していることが示された。
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