SwarmHarness
SwarmHarness 去中心化算力蜂群：DHT Registry、SwarmRouter 與基於 Shapley 的 SwarmCredit
大量閒置GPU與算力無安全誘因共享.SwarmHarness提出以DHT註冊、效用函數路由任務及基於Shapley值近似的SwarmCredit激勵,免去區塊鏈開銷。系統讓節點自組蜂群,以信用與信任分數引導資源分配,改善算力利用與回報對等。
Shapley值
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。
深度分析
以Shapley值量化回溯性反事實責任：多代理隨機博弈的形式化框架
本文改寫自學術論文，提出一套針對隨機多代理系統的責任歸屬框架。作者將系統建模為並發隨機多方博弈，定義回溯性（向後）反事實責任，並採用Shapley值量化個別代理對不良事件（例如碰撞）發生機率的邊際貢獻。
深度分析
效率導向估計器 EASE：結合代理調整與 AIPW 降低機率值估計的 MSE
本論文從統計觀點出發，研究機率值（包括Shapley值與半值）在蒙地卡羅估計下的統計效率。作者觀察到多數現有估計方法在一階誤差結構上具有共通形式，主導項為受抽樣法則與一個代理函數（surrogate）決定的增強逆機率加權影響項。