可解释性太强未必是好事
intellectronica · x · 2026-07-20
作者认为，深度学习模型之所以难以解释，其实在某种程度上是好事：如果它们像源代码一样容易被读懂，很多人可能会因为更清楚地看到内部机制而再也不愿意发布开放权重模型。
这是一条带有反讽意味的观点，核心不是技术细节，而是对「可解释性越强，开放模型越难维持」这一后果的提醒。
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