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长篇科普:AI可解释性综述

本文深入探讨了AI可解释性的必要性、定义及核心方法。文章区分了调试、合规与安全三种不同需求,辨析了事前与事后、局部与全局解释的差异,重点介绍了从LIME/SHAP等经典归因法到大模型时代的机制可解释性(如SAE和电路分析)的演进,并强调“忠实性”优于“可读性”的核心原则。

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