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“本文通過介紹針對MLLM的當前可解釋性和可解釋性方法的調查，解决了這個關鍵的差距。”
“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%。”
“Transformer模型形成内部“电路”，通过指定的路径处理特定信息。”
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“每一次语言生成行为都将丰富的内部状态压缩成一个单一的token序列。”
“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。”
“这些发现表明，仅仅观察人工智能的推理不足以捕捉隐藏的影响。”
“这项研究侧重于用于医学图像理解的“工具瓶颈框架”。”
“这项研究侧重于可解释的扰动建模。”
“该研究侧重于“衡量跨训练运行的机械多样性”。”
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“侧重于在像素空间中定位快捷方式学习。”
“这篇文章可能讨论了当前方法的局限性。”
“这项研究专注于构建可解释的基于规则的RDF到文本生成器。”
“该论文侧重于“忠实且稳定的神经元解释”。”
“该研究引入了关键点计数分类器来创建自解释模型。”
“该研究使用了注意力增强的CNN。”
“本文探讨了在人工智能驱动的癌症研究背景下的可解释链接预测。”
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“文章的重点是“合成图像效用的可解释相似性”。”
“本文重点关注预测概念解码器。”
“该论文提出了一个统一的框架，用于鲁棒且可解释的LLM推理。”
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“论文探讨了解释性方法何时能够识别和解构已知概念。”