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......
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
Federal judge upholds North Carolina photo voter ID mandate in win for GOP lawmakers
周四，北卡罗来纳州的照片选民身份识别法得到维持，一名联邦法官驳回了民权组织的论点，即共和党制定这一要求是出于对黑人和拉丁裔选民的歧视。
