大規模言語モデルの複雑な推論タスクにおけるChain of Thoughtアプローチの重要性と、新しいリトリーバルメカニズムを使用したアプローチがパフォーマンスを向上させること。
既存の議論スキームの課題を解決するために、Blueprint Debate on Graph(BDoG)が提案されている。
M3フレームワークは、マルチモーダルエージェントのロバスト性を向上させるために、サブタスク依存性を統合的に扱う新しいアプローチです。