随着人工智能模型复杂度呈指数级增长，可解释性研究已成为保障AI系统安全可靠的核心议题。斯坦福大学研究员Dario Amodei在最新论述中指出，当前Transformer架构的参数量已突破万亿级别，但决策黑箱问题导致医疗诊断...

最新发表于arXiv的论文提出两种利用扩散模型生成图像回归任务中反事实解释的创新方法。研究团队通过对比像素空间和潜在空间两种技术路径，系统性地揭示了不同方法在解释稀疏性和生成质量之间的权衡关系。该方法突破...