什么是黑盒问题_什么是黑社会
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释这就提出了一个重要问题：从根本上说，模型是否由特征组成，还是特征只是一种方便的事后描述？在这项工作中，研究者持中立立场。但研究者对特征普遍性的研究结果表明，特征在单个模型之外具有某种普遍性的存在。将模型分解为这些特征组件是神经网络可解释性工作的开始，这为解释小发猫。
分解大模型的神经元!Claude团队最新研究火了,网友:打开黑盒丰色发自凹非寺量子位| 公众号QbitAI神经网络的不可解释性，一直是AI领域的“老大难”问题。但现在，我们似乎取得了一丝进展——ChatGPT最强竞对Claude背后的公司Anthropic,利用字典学习成功将大约500个神经元分解成了约4000个可解释特征。具体而言，神经元具有不可解释性等我继续说。
聊聊大模型如何思考与深度学习机器学习黑盒”。因为黑盒模型所存在的不可解释性，AI的安全问题也一直备受质疑。于是科学家们开始试图去打开大模型的黑盒子，业内称之为“白盒研究”。一方面，白盒模型的研究能帮助人们理解黑盒模型，从而对大模型进行优化和效率的提升。另一方面，白盒研究的好了吧！
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