多代理LLM

深度分析

MRC：以Shapley歸因與貝式平滑實現多代理LLM投組線上權重分配

加密資產投組管理面臨多模態訊號與制度切換挑戰。本文提出市場制度議會（MRC），以計算所有子聯盟的精確Shapley值作為線上授信，並結合貝式自適應混合與制度乘數穩定早期學習，透過五層因果追溯提升可解釋性。實驗回測顯示在多項風險調整指標上具競爭力。