MAXSHAPLEY 用“先拆要点、再算 max、最后线性求 Shapley”三板斧，把公平归属从学术玩具变成线上可跑的工具，为“AI 搜索—内容方”利益再分配提供了第一条可扩展的技术路径。下面我们具体看看他是怎么做的：

一、痛点

1. 生成式搜索（Perplexity、Gemini 等）让用户“即问即答”，跳过原始网页，导致内容方流量锐减——Bain 估计 2025 年已有 80% 用户 40% 时间停留在 AI 摘要，不再点击来源。
2. 流量消失 = 广告收入消失，出版机构称“灭绝级事件”，诉讼不断（NYT 诉 OpenAI、Chegg 诉 Google）。
3. 现有“上下文归属”研究只做可解释性，不解决“谁该分多少钱”的公平补偿；而传统 Shapley 值虽公平，计算复杂度 O(m2^m)，在毫秒级搜索场景不可接受。

二、本文贡献

提出 MAXSHAPLEY，一种专为 RAG 设计的“最大-求和”效用函数，使 Shapley 归属从指数级降到 线性复杂度， token 消耗仅为暴力版的 6–7%，却保持 0.79+ 的 Kendall-τ 相关性与 0.9+ 的人工标注一致性，为生成式搜索的“按贡献付费”提供了可落地算法。> 检索 → 生成 → 归属，三路 LLM 解耦，黑盒即可。

三、方案速览

步骤	动作	计算量
① 答案分解	用 LLM-as-a-judge 把生成答案拆成 n 个“原子关键要点” {p_j}	1 次 LLM 调用
② 源-点打分	对每份文档 s_i 与要点 p_j 计算相关度 v_{i,j} ∈ [0,1]	m×n 次 LLM 调用（可并行）
③ Max-Sim 效用	对任意子集 S′，效用 U(S′)=Σ_j w_j·max_{s∈S′} v_{i,j}	封闭公式，零采样
④ 线性求Shapley	每层 max 博弈有 O(m^3) 闭合解，总体 O(nm^3) ≈ O(m)	比暴力快 1000×

关键直觉：“同要点内文档竞争，不同要点间文档合作”，用 max 操作天然去冗余，满足公平公理且可分解。

横轴 token 消耗，纵轴与人工标注的 Jaccard 指数：MAXSHAPLEY 仅用 6% token 即追上 FullShapley 0.83 的精度，而 KernelSHAP 需 8× 更多 token 才能打平。

四、实验亮点

• 数据集：HotPotQA、MuSiQUE、MS MARCO（人工二次标注 30 题，降低噪声）
• 指标：Jaccard@K、Kendall-τb、token/美元/运行时间
• 结果：

• 相同 Jaccard 下，MAXSHAPLEY 比 KernelSHAP 省 8–10× token；
• Kendall-τb > 0.79（强相关），Jaccard > 0.9；
• 在完整版 MuSiQUE（2417 题）上依旧稳健，随“跳数”增加略降但不崩。

五、落地补偿机制

1. 直接分成：平台拿出订阅或广告收入的一定比例，按归属比例打钱，适合学术出版、企业知识库等有限供应方。
2. 广告代理：把来源方的广告素材按归属权重投放在生成页，沿用现有广告生态，平台免建支付通道。
3. 二次拍卖：用 MAXSHAPLEY 分数作为“被动出价”，与广告主同场竞拍，平台收结算差价。

六、局限 & 未来方向

• LLM-as-a-judge 对措辞敏感，温度=0 也非完全确定；
• 未考虑多源交叉验证带来的“置信度叠加”；
• 关键要点目前一层扁平，更复杂推理可引入层次分解；
• 对抗风险：内容农场可刷“AI 口水文”套利，需配合质量过滤。

传送门：

MAXSHAPLEY: Towards Incentive-compatible Generative Search with Fair Context Attribution论文地址：https://arxiv.org/pdf/2512.05958

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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