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🔥🔥🔥 [NeurIPS2025] MM-Agent: LLM as Agents for Real-world Mathematical Modeling Problem
해결하는 문제
MM-Agent는 실제 세계의 수학적 모델링의 복잡성을 해결합니다. 일반적으로 비구조화된 문제를 분석하고, 수학적 모델을 구성하며, 계산적 해결책을 구현하고, 학술 보고서를 작성하는 다단계 인간 작업이 필요합니다. 이 시스템은 이러한 엔드투엔드 워크플로우를 자동화하여 '모델링 코피로트' 역할을 합니다.
작동 방식
시스템은 네 가지 구조화된 단계를 통해 인간 전문가의 워크플로우를 시뮬레이션합니다:
- 문제 분석: 복잡하고 비구조화된 문제 설명을 관리 가능한 하위 작업으로 분해하고 제약 조건을 식별합니다.
- 수학적 모델링: 가정을 사용하여 문제를 수학적 표현으로 변환하고, 계층적 수학적 모델링 라이브러리(HMML)에서 적절한 전략을 검색합니다. HMML은 분야, 하위 분야, 98개의 방법 노드로 구성된 3단계 지식 계층입니다.
- 계산적 해결: 'MLE-Solver'를 사용하여 알고리즘 및 시뮬레이션을 위한 코드를 자율적으로 생성하고 실행하며 반복적으로 개선합니다.
- 해결 보고서 작성: 프로세스를 요약하고 결과를 해석하여 구조적이고 학술적 품질의 보고서를 생성합니다.
대상 사용자
수학적 모델링 대회(MCM/ICM 등)에 참가하는 학생 및 연구자, 그리고 현실 세계의 문제를 수학적 해결책으로 자동 변환해야 하는 전문가를 위한 것입니다.
주요 특징
- 엔드투엔드 자동화: 초기 문제 분석부터 최종 논문 작성까지 모든 과정을 커버합니다.
- HMML 지식 기반: 지능적인 모델 선택을 위한 전용 계층적 라이브러리를 사용합니다.
- 반복적 코드 생성: 정확한 계산 결과를 보장하기 위해 코드를 자동 생성하고 개선합니다.
- 학술 보고서 생성: 전문 수준의 보고서와 시각화를 생성할 수 있습니다.
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