神经网络新突破： 等变性解构，可解释性增强
等变神经网络可解释性新突破：分解成“简单表示” 等变神经网络（Equivariant Neural Network）近年来在机器…
稀疏自编码器揭秘：AI模型解释性新突破
人工智能领域中，可解释性一直是一个挑战，尤其是对于大型语言模型（LLM）而言。最近，稀疏自编码器（SAE）作为一种新的工具，开始…
深度学习新突破：20篇顶级论文揭示神经网络可解释性第一性原理
在人工智能领域，可解释性一直是一个备受关注的话题。研究人员一直在寻找能够揭示深度学习模型决策过程的方法。近日，中国研究人员张俊鹏…