在医疗AI系统误判肿瘤特征的争议事件频发、自动驾驶决策逻辑屡遭质疑的当下，可解释人工智能（XAI）正面临前所未有的技术挑战。传统的事后解释方法（如LIME、SHAP）虽能提供局部特征重要性分析，却始终无法穿透深度神经网络的"黑箱"本质。基于概念激活的模型诊断工具（Concept...
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可解释AI重大突破：概念激活向量如何破解深度学习的”黑箱诅咒”？
在深度学习技术席卷各行业的今天，模型可解释性已成为制约AI落地的阿喀琉斯之踵。2023年MIT计算机科学实验室的最新研究表明，超过78%的工业级AI项目因缺乏可解释性而遭遇部署瓶颈。在这场破解"黑箱诅咒"的技术攻坚中，概念激活向量（Concept Activation Vectors,...