Multi-accuracy
다중정확성
여러 에이전트나 모델 집합이 서로 다른 특징 집합에 대해 동시에 높은 예측 정확도를 유지하는 성질을 의미하며, 본문에서는 에이전트 체인이 장기적으로 전역 최적 모델로 수렴함을 논증하는 핵심 개념으로 사용되었다. 수식적으로는 체인 내 오류가 단조 감소하면 각 에이전트가 다른 에이전트의 특성에 대해 충분히 정확해진다는 논리를 따른다. 이 속성은 분산 학습·협업 증명 구조에서 수렴성과 일반화 성능을 보장하는 데 중요하다.
