深度分析 SLIC 演算法:以語意合作賽局解決 LLM 多智能體系統貢獻歸因問題 LLM 多智能體系統的貢獻歸因問題長期依賴高成本的反事實重跑法。本研究提出語意合作賽局(SCG)與單次軌跡演算法 SLIC,將語言流程轉為超圖,直接計算語意夏普利值(SSV)。在醫學基準測試中,SLIC 降低 93.3% 計算成本,且能揭露語意貢獻與失敗衝擊的差異。