可計算公平分配（CFD）與 AHC++：抑制多代理系統的資源壟斷
大型人工智慧系統面臨有限GPU與頻寬分配問題。研究提出可計算公平分配（CFD），把Boltzmann-Softmax當成機率性資源分配機制，並將逆溫參數β作為可控變數以調節效率與公平。動態上以AHC++依據主導性偏差實時調整β；模擬顯示在外部衝擊下可抑制極端壟斷，代理數增100倍時執行時間增5.5倍。
可計算公平分配（CFD）與 AHC++：在多代理系統中權衡效率與公平
大型人工智慧系統在分配有限 GPU 時間與頻寬時，常出現少數代理壟斷資源的問題，影響系統多樣性與穩定性。研究提出「可計算公平分配（CFD）」框架，將 Boltzmann-Softmax 從選擇函數轉為機率性資源分配機制，並把逆溫參數 β 定義為可計算的控制變數，用以在效率與公平間調整權衡。
靜態分析指出存在一條近最佳的「穩定走廊」，在不同政策權重下總損失近似保持穩定。動態方面，AHC++（Adaptive Hard-Cap Controller++）以觀測到的主導性偏差與政策指定的目標值為回饋，即時更新 β，藉此抑制過度集中化的主導行為。
模擬結果顯示，AHC++ 在遭遇外部衝擊時能抑制極端壟斷，同時追蹤公平性指標而不致顯著降低整體吞吐量。擴展性測試也展示良好表現：當代理數增加100倍時，執行時間僅約增加5.5倍，代表該方法具備實務部署的擴展潛力。研究並已於 GitHub 公開程式碼供社群檢視與延伸：https://github.com/entrofy-ai/computable-fairness
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原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
