張量分解

深度分析

透過張量分解量化大型語言模型多代理系統的不確定性

大型語言模型多代理系統因互動複雜面臨可靠性挑戰。研究提出 MATU 框架，使用張量分解將推理軌跡組成高階張量，分離並量化不確定性來源。實驗顯示其在多任務與拓撲下提供穩健估計，提升系統信賴度。