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内容提要
张拳石教授探讨了AI模型的可解释性，特别是DeepSeek-R1模型的思维链是否真实反映其推理机制。他提出了“等效与或交互”理论，通过数学符号化解释神经网络的表征逻辑，强调在高风险领域（如医疗、法律）中理解AI决策机制的重要性。
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关键要点
- 张拳石教授探讨AI模型的可解释性，特别是DeepSeek-R1模型的思维链是否真实反映其推理机制。
- 提出“等效与或交互”理论，通过数学符号化解释神经网络的表征逻辑。
- 强调在高风险领域（如医疗、法律）中理解AI决策机制的重要性。
- 思维链展示的过程是否代表模型的内在推理机制存在疑问。
- 思维链的作用在于提供对大模型处理信息的窗口，但其严谨性仍需探讨。
- 张教授认为思维链与传统生成语言模型没有本质区别，仍是对人类问答数据的经验性拟合。
- 可解释性领域有两类算法：迎合人类认知的解释和数学上对神经网络的客观解释。
- 提出的“等效与或交互”理论可以用符号化的“与或图模型”解释神经网络的内在表征逻辑。
- 该理论具有无限拟合性和稀疏性，适用于多种神经网络模型。
- 强调神经网络的泛化性和鲁棒性与交互的阶数有关，低阶交互对抗敏感度较低。
- 提出评估大模型时应关注潜在风险，而不仅仅是端到端的正确率。
- 张教授认为AI的欺骗行为是数学问题，强调机器的透明性和可分析性。
- 可解释性研究应构建人工智能的第二套系统，以获得真正的可靠性。
- 强调需要新的评测体系来准确评价大模型的性能，避免依赖传统的正确性测试。
- 张教授建议年轻学者关注共性问题，选择具有数学建模潜力的研究方向。
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