据国外媒体报道，麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一组研究人员开发了一种名为Bayes-TrEx的新工具，该工具使用户和开发者能够深入了解他们的AI模型，以实现更好的人机交互。特别是，该工具可以识别驱动特定行为的真实世界实例。该工具采用“贝叶斯后验推断”，这是一种流行的推断模型不确定性的数学方法。
图片来源:MIT据国外媒体报道，麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一组研究人员开发了一种名为Bayes-TrEx的新工具，该工具使用户和开发者能够深入了解他们的AI模型，以实现更好的人机交互。特别是，该工具可以识别驱动特定行为的真实世界实例。该工具采用“贝叶斯后验推断”，这是一种流行的推断模型不确定性的数学方法。
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