STA-CoT: Structured Target-Centric Agentic Chain-of-Thought for Consistent Multi-Image Geological Reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Reliable multi-image geological reasoning is essential for automating expert tasks in remotesensing mineral exploration, yet remains challenging for multimodal large language models (MLLMs) due to the need for locating target areas, accurate cross-image referencing, and consistency over long reasoning chains.We propose STA-CoT, a Structured Target-centric Agentic Chain-of-Thought framework that orchestrates planning, execution, and verification agents to decompose, ground, and iteratively refine reasoning steps over geological and hyperspectral image sets.By aligning each reasoning step to specific image target areas and enforcing consistency through agentic verification and majority voting, STA-CoT robustly mitigates tool errors, long-chain inconsistencies, and error propagation.We rigorously evaluate STA-CoT on MineBench, a dedicated benchmark for multi-image mineral exploration, demonstrating substantial improvements over existing multimodal chain-of-thought and agentic baselines.Our results establish STA-CoT as a reliable and robust solution for consistent multi-image geological reasoning, advancing automated scientific discovery in mineral exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».