AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。
想象一下：你正在浏览社交媒体，看到一张震撼的图片或一段令人震撼的视频。它栩栩如生，细节丰富，让你不禁信以为真。但它究竟是真实记录，还是由顶尖 AI 精心炮制的「杰作」？如果一个 AI 工具告诉你这是「假的」，它能进一步解释理由吗？它能清晰指出图像中不合常理的光影，或是视频里一闪而过的时序破绽吗？
ChatGPT「舔狗化」事件背后，暴漏目前AI仍是「黑箱」。 一场关于「机制可解释性」的路线分歧，正撕裂AI研究最核心的价值共识。谷歌认怂，Anthropic死磕——AI还能被「看懂」吗？
首次将DeepSeek同款RLVR应用于全模态LLM，含视频的那种！
近日，微软和剑桥大学公布推理新方法：多模态思维可视化MVoT。新方法可以边推理，边「想象」，同时利用文本和图像信息学习，在实验中比CoT拥有更好的可解释性和稳健性，复杂情况下甚至比CoT强20%。还可以与CoT组合，进一步提升模型性能。
本文作者为北京邮电大学网络空间安全学院硕士研究生倪睿康，指导老师为肖达副教授。主要研究方向包括自然语言处理、模型可解释性。该工作为倪睿康在彩云科技实习期间完成。联系邮箱：ni@bupt.edu.cn, xiaoda99@bupt.edu.cn
从软件工程和网络安全的角度来看，当前的AI落地前景如何？「可解释性」方面的研究，真的能让AI拜托「黑箱」属性吗？
本文介绍了首个多模态大模型（MLLM）可解释性综述
Cell Reports Medicine近期的研究结合CT和病理图像，提出一种可解释的人工智能框架用于预测胃癌患者新辅助化疗的疗效。
Claude团队三巨头同时接受采访，回应一切。 整整5个小时，创始人Dario Amodei、Claude性格设计师Amanda Askell、机制可解释性先驱Chris Olah无所不谈，透露了关于模型、公司和行业的很多内幕和细节。
