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实体 mixtures of linear models

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  1. RESEARCH · CL_210218 ·

    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。