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Concept Bottlenecks
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新的图形化符号简化了可解释AI架构的设计
研究人员开发了一种新的图形化符号，该符号改编自Penrose张量符号，用于设计和表示可解释的AI架构。该符号提供了架构的全局视图，并直接映射到PyTorch einsum代码，提高了可复现性。该系统已被用于描述各种可解释模型，包括概念瓶颈和原型网络，并应用于图解Steerling-8B这一前沿语言模型的组件。
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新方法提炼CT基础模型用于肺结节恶性肿瘤预测
研究人员开发了一种将CT基础模型提炼为可编辑的概念瓶颈以预测肺结节恶性肿瘤的方法。这些模型将CT表示映射到放射科医生定义的属性，并根据这些概念和结节大小预测恶性肿瘤。该方法展示了适度的概念保真度，并在恶性肿瘤鉴别方面达到了与单独使用结节大小相当的水平，提供了可通过受控概念干预进行修改的透明预测。