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神经网络可解释性（XAI）研究进展：2023-2024年度分析
摘要 本文系统梳理了2023-2024年神经网络可解释性领域的关键突破，涵盖算法创新（如动态注意力机制、因果推理模型）、应用场景扩展（医疗诊断、自动驾驶决策系统）以及评估标准体系化建设。研究表明，XAI技术正从"事后解释"向"原生可解释"范式转变，但跨模态解释与伦理风险控制仍是待突破难点。
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一、引言 随着深度神经网络在金融、医疗等高风险领域的渗透，模型可解释性需求呈现指数级增长。欧盟《人工智能法案》等法规将XAI列为强制性技术要求，推动全球研究机构年均发表相关论文数量增长67%（MITRE Corporation, 2023）。本文聚焦三大前沿方向：（1）解释方法的理论基础突破；（2）工业级应用落地挑战；（3）社会伦理维度延伸。
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二、核心方法论进展
