概念XAI / 可解释AI / 可解释性AI
Explainable AI
Explainable AI（XAI）是人工智能研究领域的一个方向，致力于使机器学习模型的决策过程和输出结果能够被人类理解与解释，常用方法包括注意力权重可视化、LIME、SHAP及思维链提示等
时间轴 (近 90 天)
9月27日
可解释性研究（XAI）是试图让模型决策过程能被人类理解的学术与工程方向
待验证50%
9月27日
借助XAI工具，工程师能够触达的可解释性是局部的、近似的，而非确定性的根因定位
待验证50%
Explainable AI（XAI）是人工智能研究领域的一个方向，致力于使机器学习模型的决策过程和输出结果能够被人类理解与解释，常用方法包括注意力权重可视化、LIME、SHAP及思维链提示等
可解释性研究（XAI）是试图让模型决策过程能被人类理解的学术与工程方向
借助XAI工具，工程师能够触达的可解释性是局部的、近似的，而非确定性的根因定位