“EfficientNet-B0的表现优于DenseNet121，准确率达到84.6%，F1值为0.8899，MCC值为0.6849。”
“这是一个占位符，因为提供的文章片段不足以找到关键引言。一个相关的引言会讨论AI在医疗应用中的挑战或机遇。”
“在真实世界的图像分类数据集上的实验表明，EGT 实现了高达 98.97% 的整体准确率（与基线性能匹配），通过早期退出实现 1.97 倍的推理加速，同时与基线模型相比，注意力一致性提高了 18.5%。”
“这项研究表明，将可解释的模糊规则与特征重要性解释相结合，可以增强实用性和信任度，为在孕产妇保健领域部署XAI提供了实用的见解。”
“这篇文章的核心信息是关于避免由于无法解释和未记录的代码而导致生产中的AI项目“死亡”。”
“AI 不是你的“智能朋友”。”
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“研究发现，人工智能漏诊了近三分之一的乳腺癌”
“OmniNeuro与解码器无关，可作为任何最先进架构的基本可解释性层。”
“探索性结果表明，ConvNeXt-Tiny 实现了最高的性能，在测试中达到了 96.88% 的准确率”
“CPJ显著提高了性能：使用GPT-5-mini标题，GPT-5-Nano在疾病分类方面提高了+22.7个百分点，在QA评分方面提高了+19.5分，超过了无标题基线。”
“虽然模型实现了高语义相似度分数（BERTScore F1：0.81-0.90），但我们所有的事实性指标都显示出惊人的低性能（基于LLM的语句级精度：4.38%-32.88%）。”
“CogRec利用Soar作为其核心符号推理引擎，并利用LLM进行知识初始化，以在其工作记忆中填充生产规则。”
“McCoy 协调 LLM 将医学文献翻译成 ASP 代码，将其与患者数据相结合，并使用 ASP 求解器来得出最终诊断。”
“本文主张通过在XAI中融入ToM，转变视角，优先考虑用户的信息需求和视角。”
“综合分析表明，可解释AI（XAI）技术可以揭示隐藏的故障模式，指导架构改进，并为基于学习的IK提供障碍物感知部署策略。”
“当我第一次看到这些日志时，我觉得“这和教实习生是一样的”。”
“该系统通过可解释的AI（XAI）可视化提供可解释的实时预测，支持透明的临床决策。”
“GRExplainer 提取节点序列作为统一的特征表示，使其独立于特定的输入格式，因此适用于基于快照和基于事件的 TGNN。”
“DICE与人类专家达成85.7%的一致，大大优于RAGAS等现有的基于LLM的指标。”
“我不是从代码开始的。我首先与AI交谈，首先给出我的想法和结构性想法。”
“CM^2 通过仅识别人类会考虑的结构性“重要特征”来实现人类水平的概念学习，从而允许它仅使用每个类的一个样本对非常相似的文档进行分类。”
“模型从少至一个或五个训练样本中学习可区分且可解释的特征。”
“该框架在预测准确性和可解释性方面均优于最先进的方法。”
“本文提出了两种技术来解决带有解释的法规预测问题 -- (i) AoS (Attention-over-Sentences)，它使用注意力机制来关注案例描述中的句子，以预测与其相关的法规；(ii) LLMPrompt，它提示LLM进行预测并解释特定法规的相关性。”
“该论文侧重于安全且可解释的欺诈检测。”
“CENNET为NN的预测提供因果解释，并有效地将结构因果模型（SCM）与NN结合使用，尽管SCM通常不单独用作预测模型。”
“该架构使用异构LLM和VLM代理的联盟来生成候选输出，一个专门的推理代理用于整合，以及显式的跨模型比较以实现可解释性。”
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“来源是ArXiv，表明这是一篇研究论文。”
“该论文侧重于在医学图像分析的背景下提高准确性和可解释性。”
“该研究来源于 ArXiv。”
“该研究侧重于“衡量跨训练运行的机械多样性”。”
“这篇文章重点介绍了使用基于Transformer的无采样SHAP方法进行可解释的时间序列预测。”
“这篇文章来源于ArXiv，表明这是一篇预印本。”
“鉴于标题的重点，该论文很可能介绍了一种解决现有 XAI 方法局限性的新方法。”
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“该论文利用了跨模态反事实解释。”
“这篇文章可能讨论了当前方法的局限性。”
“该研究利用血细胞图像进行疟疾诊断。”
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“这项研究侧重于一个用于在变化环境中进行可解释的地点识别的专家系统。”
“该论文侧重于具有上下文感知注意力和迷你图可解释性的自适应患者中心 GNN。”
“该研究侧重于工业压缩空气系统。”
“该研究侧重于可解释的Transformer-CNN融合。”
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“文章讨论了在医疗人工智能中使用神经符号泛化和无偏自适应路由。”
“在 2025 年，来自可验证奖励的强化学习 (RLVR) 成为添加到此组合中的事实上的新主要阶段。 通过在许多环境（例如，考虑数学/代码难题）中针对自动可验证的奖励训练 LLM，LLM 会自发地开发看起来像人类“推理”的策略 - 它们学习将问题解决分解为中间计算，并且他们学习了许多来回解决问题的策略（有关示例，请参见 DeepSeek R1 论文）。”