研究特别关注可解释AI（Explainable AI, XAI）工具（如SHAP值、Grad-CAM热图）的应用，确保模型决策透明。 研究结果 AI驱动的参数优化 通过进化算法（evolutionary algorithms）和梯度提升树（gradient boosted trees），团队实现了ABM参数的高维空间快速搜索。

在数据治理方面，建立精细的数据筛选与净化机制，减少训练数据中的错误信息，将是提升AI系统可靠性的重要步骤。 此外，发展可解释AI（Explainable AI）技术，使模型能够明确表达其回答的确信度，并解释推理过程，有助于用户更准确地判断输出的可靠性。

与此同时，发展可解释AI（Explainable AI）也至关重要，通过使模型能够明确表达其回答的确信度，用户可以更准确地判断输出的可靠性。 未来展望与行业思考 治理AI幻觉不仅需要技术的创新，也需要行业的共同努力。

编者语：后台回复“入群”，加入「智驾最前沿」微信交流群随着自动驾驶技术落地，端到端（End-to-End）大模型也成为行业研究与应用的热门方向。相较于传统自动驾驶系统中的模块化结构，端到端模型尝试直接从感知输入（如摄像头、激光雷达数据）映射到控制输出 ...

自动形式化、形式化验证是确保 AI 100% 安全的路径吗？ 还有哪些可行的技术方案，比如Causal AI (因果人工智能)、Explainable AI (可解释人工智能)等？

当发生事故时，责任归属成为棘手的“莫莉问题”（Molly Problem）。 国际电信联盟和各国监管机构呼吁建立类似飞机黑匣子的事件记录系统，而欧盟《通用数据保护条例》更是明确要求人工智能系统需具备可解释性（Explainable AI, XAI）。

研究人员提出一种新型工智能方法，揭示阿尔茨海默病相关酶如何选择作用靶点。 德国神经退行性疾病研究中心 7月10日 德国神经退行性疾病研究中心（German Center for Neurodegenerative Diseases ，DZNE）、慕尼黑大学（LMU）和慕尼黑工业大学（TUM）的研究人员发现，与阿尔茨海默病及癌症相关的 γ-分泌酶 ...