從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法 系列

這個系列將以我開發的 TACT（Trust-Anchored Confidence Tempering）為主軸，從 LLM Self-Consistency 的多數決限制出發，逐步說明有號信心加權、死區安全機制、無標籤估計、數學推導、Python 實作與實驗設計。我也會公開失敗案例、消融實驗與真實模型軌跡，討論何時可以信任信心訊號，以及證據不足時為何應退回一般多數決。