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本文介绍了面向大语言模型推理的概率概念感知引导（PCS）框架，该框架利用概念驱动的引导向量检索和概率强度校准，提升了可解释性、最优性和泛化能力，在多个数据集上实现了方向准确率提高超过30%，引导准确率超过89%。
本文介绍了CAFD，一种基于学习的DNN故障检测方法，它整合了基于模型、基于距离以及一种新颖的基于概念的特征——概念失败率（CFR），该特征源自视觉语言模型。CAFD在多个数据集和预算下的故障检测率方面持续优于最先进的基线方法。