我们研究了高斯随机张量一阶变形的检验和估计的统计极限。我们用最大似然法计算了假设检验和估计的尖锐阈值，并表明它们是相同的。此外，我们发现，在估计阈值以上的可测估计量中，最大似然估计量与种植向量的相关性最大。在这种情况下，最大似然估计量表现出一种不连续的BBP型转换：在临界阈值以下，估计量与种植向量正交，但在临界阈值以上，它实现了一致有界于零的正相关。