語意合作賽局

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。