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AI趨勢周報第231期：Docker也新添生成式AI工具了

Docker日前在年度大會上揭露GenAI Stack和Docker AI等生成式AI工具；台新金控揭露4大生成式AI實驗進展；Anthropic用特徵解構神經網路，大幅提高可解釋性；PyTorch Edge推出新解決方案，要簡化邊緣裝置的AI推論

2023-10-23

| 杜克大學 | AI | 胸腺癌 | 可解釋性

杜克大學研究人員開發出第一個能展示診斷過程的胸腺癌偵測模型

杜克大學新開發的胸腺癌偵測模型，能打開預測黑盒子，呈現推理依據和過程，讓使用者清楚知道模型的結果是否可信

2022-01-21

| google | AI | 分類器 | 可解釋性 | 神經網路

Google以視覺方法StylEx改進神經網路的可解釋性

StylEx可用來解釋分類器，並且揭露分類器和資料集中存在的偏見，StylEx透過自動探索，找出影響分類器的屬性，並且呈現這些屬性影響分類器的方式

2022-01-21

| google | AI | 可解釋性 | BigQuery

BigQuery提供Explainable AI功能，可解釋特徵對機器學習模型的影響

BigQuery Explainable AI針對不同的模型，提供不同類型的可解釋性人工智慧方法，使用戶能夠更了解機器學習模型，驗證模型行為符合預期與否

2022-01-20

| 臉書 | PyTorch | 機器學習 | 可解釋性

PyTorch推出1.3加入行動裝置端到端部署工作流

新的行動裝置部署工作流程，可以視應用程式需求最佳化模型，並將模型部署到iOS和Android裝置

2019-10-11

| google | GCP | 模型 | 可解釋性 | AI

Google為Cloud AI平臺加入模型分析工具，比較模型表現更視覺化

去年TensorFlow團隊發布的機器學習模型查看工具What-If Tool，現在被Google整合進GCP的Cloud AI平臺

2019-07-23