标签：生成

2026-02-01andy阅读(8)评论(0)

在AI模型部署实践中，仅仅知道模型做出了什么预测是不够的，我们更需要知道“为什么”。反事实解释（Counterfactual Explanations, CFEs）提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法：它回答了“如果我的输入稍微改变，模...

2026-02-01andy阅读(10)评论(0)

如何使用特征扰动法为黑箱LLM生成高可信度的可解释性报告 随着GPT-4、Claude等大型语言模型成为主流，它们在生产环境中的应用日益广泛。然而，这些模型通常作为黑箱（Black-Box）服务通过API提供，我们无法访问其权重或梯度，这使...

2026-01-29andy阅读(19)评论(0)

在构建安全的API接口时，使用签名（Sign）机制是验证请求来源和数据完整性的重要手段。签名通常要求客户端将请求参数、时间戳和密钥按照特定规则拼接后进行哈希运算（如MD5, SHA256）。对于个人站长和开发者来说，频繁手动计算签名非常耗时...