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主流可解释性AI技术包括SHAP（基于博弈论的Shapley值分配）、LIME（局部可解释模型近似）、注意力机制可视化等事后解释方法，以及决策树、逻辑回归、规则列表等天然可解释模型
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9/11/2026
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UnverifiedLIME和SHAP等方法已成为可解释AI的业界标准工具，能量化每个输入特征对预测结果的贡献度78% similarUnverifiedXAI领域存在事后解释（如LIME和SHAP算法）和内在可解释性两种主要范式76% similarUnverified可解释人工智能（XAI）研究中 LIME、SHAP、注意力可视化等方法已被引入自动驾驶领域74% similarUnverified业界正在探索SHAP值、注意力可视化等技术来提升AI模型透明度71% similarUnverified提升AI预测可解释性的路径包括思维链提示、注意力可视化技术以及将LLM与贝叶斯网络结合的混合系统设计68% similar
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