Nvidia GTC 重大 AI 日
Nvidia 在 GTC 會議舉辦重大 AI 活動，帶來重要公告。文章預告活動重點亮點。另附使用 Grok 進行免費自動化研究的指南。
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將深度強化學習蒸餾成可解釋模糊規則
提出階層式 TSK 模糊分類器系統，將 DRL 策略蒸餾成可解釋的 IF-THEN 規則。在 Lunar Lander 上達到 81.48% 保真度，超越決策樹 21 個百分點。引入 FRAD、FSC、ASG 指標評估可解釋性。
xAI 準備發布 Grok 4.5
Grok 網頁介面中出現了關於 Grok 4.5 的引用，暗示其即將發布。據悉該模型基於全新的 V9 基礎架構，並將提供給 Heavy 訂閱用戶使用。
PACE：用於可操作反事實解釋的神經符號框架
PACE 是一個全新的神經符號框架，結合了神經預測模型與符號推理，旨在生成可行的反事實解釋。透過整合領域特定的約束條件，該框架確保了 AI 的建議既具備可解釋性又具備可操作性。
GLARE：用於全域模型解釋的自然語言介面
GLARE 是一個基於 LLM 的互動式介面，允許使用者使用自然語言查詢黑盒影像分類器的全域解釋。該系統將使用者查詢轉換為 SQL 以聚合局部解釋數據，並提供統計增強的回答與視覺化圖表。
Grok 4.3 悄然上線，跑分評測出爐
xAI 悄然推出 Grok 4.3，作為更便宜、更快、更實用的助手升級。跑分顯示其在硬推理、穩定性和可信度上落後 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7。馬斯克視為過渡版本，未大肆宣傳。
透過特徵歸因實現嚴謹可解釋性
這篇新 arXiv 論文批評非符號化 XAI 方法如 Shapley 值和 SHAP 缺乏嚴謹性，在高風險 ML 中可能誤導。它概述採用嚴謹符號方法進行可靠特徵重要性歸因的持續努力。
馬斯克：Grok Imagine下週重大發布
馬斯克於3月26日在社交媒體 X 上表示，Grok Imagine 下週將有重大發布。此為 xAI Grok 圖像生成功能的重要更新預告。
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SHAP 解釋 PCA 匿名欺詐檢測有效性
BSc 學生使用堆疊自編碼器進行 Kaggle PCA 轉換信用卡資料的无監督欺詐檢測，透過重建誤差標記。套用自訂 SHAP 解釋 V14 和 V17 等特徵對 MSE 的貢獻。尋求驗證此抽象 XAI 方法是否值得作為論文貢獻，儘管特徵已匿名化。
活動人士以巨型 Elon Musk 充氣人偶抗議 Grok
活動人士在時代廣場豎立了一個 40 英尺高的 Elon Musk 充氣人偶，以抗議 Grok AI 模型的開發與部署。此次示威旨在強調該模型對投資者造成的潛在風險。