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MAMath-Bench: Process-Aware and Robust Evaluation of Multimodal Multi-Agent Mathematical Reasoning

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arXiv:2610.26943v1 Announce Type: new Abstract: Mathematical reasoning is a fundamental capability for educational applications of Large Language Models (LLMs), where reliable problem solving requires not only correct answers but also coherent and verifiable reasoning processes. Multi-agent systems (MASs) have shown growing potential in this domain by leveraging collaboration and verification among multiple LLM agent

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Évaluer un jeu de données ou un benchmark

Un score n’a de sens qu’avec les données, la séparation entre apprentissage et test et les règles d’évaluation. Vérifiez la provenance, la licence, les catégories couvertes et les risques de recouvrement avec les données du modèle. Une performance sur ce benchmark ne suffit pas à démontrer une capacité générale.

Un exercice concret

Choisissez un sous-ensemble et décrivez ce qu’il mesure réellement. Comparez deux méthodes avec le même protocole et conservez les erreurs, pas seulement la moyenne des scores.

Repères de cette fiche
Sujet
MAMath-Bench: Process-Aware and Robust Evaluation of Multimodal Multi-Agent Mathematical Reasoning
Site source
arxiv.org
Date de publication à la source
2026-10-21
Date de collecte sur DzCademia
2026-10-21
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Liste personnelle indicative, distincte des pièces ou règles officielles. Vos cases restent sur cet appareil ; aucun compte nécessaire.

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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