utworzone przez Redakcja | lip 3, 2026
Naukowcy przedstawili PACE – modularny framework neuro-symboliczny generujący realistyczne wyjaśnienia kontrfaktyczne dla modeli ML. Łączy predykcję z symbolicznym rozumowaniem, uwzględniając wiedzę dziedzinową i ograniczenia interwencji.
utworzone przez Redakcja | cze 16, 2026
Naukowcy proponują nową definicję dobrego wyjaśnienia dla systemów AI, opartą na kontrfaktycznych wyjaśnieniach i uwzględniającą wcześniejsze przekonania rozmówcy. Artykuł analizuje, dlaczego wyjaśnianie wyników modeli językowych (LLM) jest szczególnie...
utworzone przez Redakcja | kwi 20, 2026
Naukowcy proponują zastąpienie nieformalnych metod wyjaśniania modeli ML bardziej rygoryznymi podejściami symbolicznymi. Badania pokazują, że popularne narzędzia takie jak SHAP mogą być nierzetelne, szczególnie w krytycznych zastosowaniach sztucznej...
