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🔥🔥🔥 [NeurIPS2025] MM-Agent: LLM as Agents for Real-world Mathematical Modeling Problem
何を解決するか
MM-Agentは、実世界の数学的モデリングの複雑さに対処します。通常、これは非構造的な問題の分析、数学的モデルの構築、計算ソリューションの実装、学術的レポートの作成という複数ステップの人的プロセスを必要とします。このエンドツーエンドのワークフローを自動化し、『モデリング・コ・ピロット』として機能します。
動作方法
このシステムは、4つの構造化された段階を通じて人間の専門家のワークフローをシミュレートします:
- 問題分析:複雑で非構造的な問題記述を管理可能なサブタスクに分解し、制約を特定します。
- 数学的モデリング:仮定を用いて問題を数学的表現に変換し、階層的数学的モデリングライブラリ(HMML)から適切な戦略を取得します。HMMLは、分野、サブ分野、98のメソッドノードからなる3段階の知識階層です。
- 計算的解決:『MLE-Solver』を使用して、アルゴリズムおよびシミュレーション用のコードを自律的に生成・実行・反復的に改善します。
- 解決報告:プロセスを要約し、結果を解釈して構造的で学術的な品質のレポートを生成します。
対象ユーザー
数学的モデリングコンペティション(MCM/ICMなど)に参加する学生や研究者、および現実世界の問題を数学的ソリューションに自動変換する必要があるプロフェッショナル向けに設計されています。
特徴
- エンドツーエンドの自動化:初期の問題分析から最終的な論文作成までをカバーします。
- HMML知識ベース:知的なモデル選択に特化した階層的ライブラリを使用します。
- 反復的コード生成:正確な計算結果を確保するために、コードを自動生成・最適化します。
- 学術的レポート作成:プロフェッショナルレベルのレポートと可視化を生成可能です。
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