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Explanation-Driven Interventions for Artificial Intelligence Model Customization: Empowering End-Users to Tailor Black-Box AI in Rhinocytology
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种以用户为中心的人工智能模型定制方法，旨在解决黑箱AI在高风险领域缺乏用户控制的问题。通过重新设计的Rhino-Cyt平台，用户可以干预AI决策过程，优化预测，促进人机协作与解释驱动的用户干预。
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关键要点
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本研究提出了一种以用户为中心的人工智能模型定制方法，旨在解决黑箱AI在高风险领域缺乏用户控制的问题。
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通过重新设计的Rhino-Cyt平台，用户可以干预AI决策过程，编辑解释并重新配置模型。
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这种方法优化了未来的预测，促进了人机协作与解释驱动的用户干预。
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研究强调了人类与定制AI系统之间的协同作用。
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