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weixin_41524835
MIT_CSAIL
1 年前
trueweixin_41524835

总的来说，COAR是一种可扩展的方法，用于估计预测性组件归因，其性能在各种模型和任务中均优于之前的方法。

COAR的归因作为反事实估算器，帮助进行有针对性的模型编辑——从修正错误到增强子群体的鲁棒性——无需额外训练。

这项工作揭开了黑盒，代表了朝向更可解释和可控的AI系统迈出的重要一步。

查阅博客文章(https://bit.ly/477Wkne)了解更多信息！

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关于大规模视觉和语言模型的实验表明，COAR能够提供准确的组件归因，表现优于先前的方法。这使其成为理解和调试复杂机器学习系统的有价值工具。