多智能体如何协作？一文带你读懂 Semantic Kernel Agent Framework

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🧠 MCP（模块通信协议）：模块与代理之间的共同语言

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本研究探讨个体在自动决策系统中的公平性评估，提出将公平视为获取决策信息的认知权利，并构建工具帮助用户理解和验证决策的公平性。研究结果为组织和政策制定者提供了技术与用户问责之间的桥梁。

Am I Treated Fairly? A Conceptual Framework for Individual Assessment of Fairness
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构建智能AI系统以管理奶牛场：FarmersMilk的故事

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本研究提出了一种基于采样的协议，旨在改善自动决策中的可验证计算，提升速度、成本和简易性，并提供应对非确定性问题的策略。

执行的统计证明 (SPEX)
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完整的机器学习流程：从数据到部署

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自动决策的机器学习模型在贷款、保释和招聘等领域越来越普及，但大多数模型缺乏透明度。本文提出了CFGs框架，利用目标导向的ASP系统自动生成反事实解释，以帮助理解决策依据。研究展示了通过想象不同的假设世界来计算和证明反事实解释，从而增强模型的可解释性和透明度。

CoGS: 基于目标导向 ASP 的因果约束反事实解释
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本文研究了可解释人工智能中的半事实解释，比较了不同模型的可解释性，发现线性和树模型优于神经网络。引入基于偏好的框架以增强用户个性化解释，并提出新方法PIECE生成可信反事实，探讨反事实解释的计算复杂性及其在自动决策中的应用。

抽象论证中的对立假设和半事实解释：形式基础、复杂性与计算
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