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CVPR 2025 Highlight | 国科大等新方法破译多模态「黑箱」，精准揪出犯错元凶

AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。

目前已有的解释方法，如 Shapley Value、Integrated Gradients、Attention、Gradient（如 Grad-CAM）以及 Perturbation 等，虽然在小规模模型中取得了较好的解释效果，但在面对多模态任务或大规模模型时，均存在不同程度的局限性，难以直接扩展或适用。因此，

多模态LLM多到看不过来？先看这26个SOTA模型吧

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当前 AI 领域的关注重心正从大型语言模型（LLM）向多模态转移，于是乎，让 LLM 具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。