AI预测准确率与可解释性之争：谁才是真正的核心？全网观点大碰撞_服务软件

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21. 信用评分模型之线性回归

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26. 自动驾驶端到端为什么会有黑盒特性？

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31. 可解释AI在互金风控中的实践

32. 当“可解释神器”不再神通

33. 告别“一刀切”

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36. HF.117 | 统计学约束手段在深度学习过程中的应用

37. 文献总结 | WR

38. 先验与后验

39. 破解AI黑箱

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42. 突破AI诊断边界

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44. 首个可商用自我演化超级智能体“百度伐谋”，借鉴进化算法模拟亿年生物进化过程压缩至数小时，帮助企业在交通、能源、金融、物流、新药研发等领域寻找“全局最优解”，突破人类专家局部优化瓶颈。伐谋集成大模型推理、进化计算与分布式系统，通过冷启动生成初始解和7×24自主迭代演化，提供动态、可解释的最优方案，实现“人类定义任务、智能体持续寻优”新范式。李彦宏强调AI内化成生产力，推动产业核心难题优化，如能源预测准确率提升20%、金融风控风险区分度升2.41%。在KernelBench、MLE-Bench、ALE-Bench等评测中领先，落地案例包括海上风电电缆路径优化节省数倍时间、鄂尔多斯交通延误降18%、辽港调度节能百万。目前，通过famou.com邀请码开放，邀企业伙伴共释AI“亿万”价值。#ai生活指南##ai创造营#

45. 机器学习专家与统计学家观点上有哪些不同？

46. 大晚上看Paper 想起来再写点东西吧~#理想mindvla让每个人都有专职司机# 今天有个提问：为什么一个大神经网络的端到端模型的L2驾驶辅助系统被迭代成VLA？#懒博小课堂##微博新知# 这里不仅限于理想的VLA，应该泛指用LLM大语言模型作为主干网络的模型化后的驾驶辅助系统回答问题神经网络本质上是基于数据训练出来的一个多层级的黑盒【所谓端到端】。我们当然可以将多个模态的数据训练成一个端到端的神经网络模型。例如包含，视频数据、地图数据、驾驶轨迹、甚至声音、定位信息等等；但是这个只是理论上的，多模态的数据如何对齐后进行训练本质上就是一个非常难的工作；考虑到数据手机的成本、技术局限性。市面上大部分的端到端神经网络模型都是用——【驾驶数据视频】，即几百万乃至几千万个Clips 长度是几十秒乃至数分钟的具备驾驶决策和摄像头激光雷达周身感知的视频片段。进行训练，那么来自于这种数据训练出来的模型，具备了【类老司机开车】的技能。但是这种只是一个模仿学习，用更简单的话来说。这个模型学会了，看起来应该如何开车，选择一个最大概率的决策轨迹【这个描述不够精准】。这也是为什么各家的端到端AD在输出轨迹的时候往往会出现跳变、甚至会出现不稳定的情况。而我们国内很多驾驶规则不是单纯的依赖所谓的本能驾驶逻辑，可能需要深思熟虑才能开【公交车道限行、高架拉链通勤、可变车道等等】而这个就是现在端到端神经网络的难点，他学会怎么开车。但是不知道为什么要这么开因此，利用LLM作为主干网络的VLA。因为整个决策大部分都是通过多模态信息【视频、声音、导航、定位等等】统统转成Token后，进AD的LLM去跑。输出决策后再通过其他模型转换成轨迹【扩散、分层等等】我们对比——E2E VS VLA 其核心差异就三个：1. 多模态对齐 2. 思考来自于基座的LLM 3. 具备可解释性这个也就意味着，AD会进入类似真老司机的——会思考的能力。我知道现在车牌是限行、我知道现在需要等待、我知道堵车不能超车、我知道可变车道应该提前选等等。这也是为什么要用VLA去迭代传统的E2E继续看文献了~图文无关，这个是一个多个模块的VLA~@影总Tim @本诺__ @电动知士大雨 @大雁jassy 感谢@不系之舟_辰补充/矫正【有几处说法有待讨论：1、“LLM 作为主干网络”LLM/VLM 产出的是高层驾驶指令，真正的感知仍由 BEVFormer/Det/Map 等模块完成，轨迹由扩散规划器生成；LLM 不是整套系统的主干。2、“把视频、声音、导航、定位统统转成 Token 喂给 LLM”我认为是图像→视觉编码器/BEV 特征；地图/对象→结构化向量；只有文本/语音（转写成文本）进入 LLM 的 token 空间，二者通过 adaptor 或 cross-attention 对齐。视觉走 BEV 特征，结构化信息走向量，文本指令走 token，三者在 LLM/VLM 与规划器间对齐融合3、“VLA 让 AD 具备可解释性/会思考”LLM 能输出文字解释与链式推理，但解释是否忠实于实际策略需要专门对齐与约束；不能表述为天然可解释或会思考，或者说，LLM本就不具备推理能力，这是人类的错觉。4、“VLA 与 E2E 的核心差异只有三点（多模态对齐/LLM思考/可解释）”还缺少训练范式与条件化规划两个关键。】

47. 刚刚，在美国的ICCV会议上，Tesla的Ashock 分享了Tesla模型架构，也使用了Language。整体也可以视作是个VLA，系统不仅要能做决策，还要让人类理解“为什么这么决策”。简单来说，这张图描绘了一个试图在“强大性能”和“可解释性、安全性”之间找平衡的智能驾驶系统架构：用大型神经网络整合多模态输入，输出多层次的感知与决策结果，以此让系统的行为更可理解、更安全。

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63. AI可解释性分析：让算法决策更透明、可追溯

64. 智能风控模型体系搭建指南

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119. 可解释 AI（XAI）赋能：AI 驱动界面设计提升用户体验

120. 人工智能的白盒模型和黑盒模型

121. 新突破！时间序列可解释性颠覆传统在时间序列分析领域，可解释性指的是让模型预测结果具备可靠、透明且易于理解的特质。这一特性意义重大，不仅能增进用户对模型的信任，还能为更明智的决策提供支持，同时也便于开展调试工作和进行风险管理。就当前而言，时间序列可解释性的研究已收获不少成果，多种提升模型可解释性的方法应运而生。比如，有研究通过虚拟检查层，将时间序列数据转化为更易解释的表示形式，再借助逐层相关性传播（LRP）这类局部可解释技术，把相关性归因传递到该表示上。除此之外，还有研究运用LIME、SHAP等与模型无关的可解释性技术，来实现时间序列预测问题的可解释性。 #时间序列 #深度学习 #论文 #大模型 #计算机科学

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