IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 3, March 2026
1) 严格反馈系统中采用虚拟跟踪目标实现最优跟踪控制的分层模糊学习作者：Y. Yan, H. 张页数：693 - 7042) Low-Rank Matrix Factorization Induced Adaptive Divergent Graph Learning for Fuzzy Clustering作者：L. Ma, N. Zhou, Y. Du, W. Wang, K. Shi, W. PedryczPages: 705 - 7183) 模糊逻辑驱动的复值归零神经网络解决 QP 应用问题作者：Q. Zuo、H. Fan、L. Xiao、P. Tan 页数：719 - 7314) T
Identifying Interactions at Scale for LLMs
了解复杂机器学习系统的行为，特别是大型语言模型 (LLM)，是现代人工智能的一项关键挑战。可解释性研究旨在使决策过程对模型构建者和受影响的人类更加透明，这是迈向更安全、更值得信赖的人工智能的一步。为了获得全面的理解，我们可以通过不同的视角来分析这些系统：特征归因，它隔离驱动预测的特定输入特征（Lundberg & Lee，2017；Ribeiro et al.，2022）；数据归因，将模型行为与有影响力的训练示例联系起来（Koh＆Liang，2017；Ilyas 等人，2022）；以及机械可解释性，它剖析了内部组件的功能（Conmy 等人，2023；Sharkey 等人，2025）。在这些观点
