shapley

介绍了CAS，一种用于局部和全局可解释AI的因果归因评分，它将预测重要性与因果效应异质性区分开来，并在基准测试和实证数据集上进行了验证。

介绍BOHM，一种针对复合AI系统的零成本层次归因方法，从路由权重中提取归因，在许多实际部署中优于基于Shapley的方法。