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LLM 模型的概念归纳：用于评估的用户实验
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾和分类了DNNs中的概念表示及其发现算法，并提供了关于基于概念的模型改进文献的详细信息。
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关键要点
- 研究重点已转向提高深度神经网络（DNNs）的可解释性。
- 人工智能解释性领域包括基于显著性和基于概念的技术。
- 概念是人类可理解的数据单元，是思考的基础。
- 本文系统回顾和分类了DNNs中的各种概念表示及其发现算法。
- 特别关注视觉领域的概念表示。
- 提供了关于基于概念的模型改进文献的详细信息。
- 这是第一个调查基于概念的模型改进方法的研究。
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