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本文提出了一种设计科学审计协议，用于检测代理标签信用风险预测模型中的监督漂移，并在LendingClub数据上测试了多信号诊断方法。
本文介绍了一个用于审计事后可解释人工智能工具（如SHAP和LIME）的鲁棒性与保真度的方法框架，将这些指标结合成一个信任评分。该框架应用于马达加斯加的粮食安全数据集，强调了在敏感领域中审计XAI输出对于可信赖决策的必要性。
Stage–Audit 提出了一种用于跨维基表的 Seed2Frontier 发现治理协议，采用分离的策展人-审计人写入权限和包含12项检查的审计分类法，将源前沿精度相比普通 LLM 策展人相对提高了42%。