SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互

Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，通过稀疏性和低阶性将交互发现转化为可解的稀疏恢复问题，实现大规模识别 LLM 中的关键交互。ProxySPEX 利用层级结构，以约 10 倍更少的消融次数达到与 SPEX 相当的性能。在情感分析任务中，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME 和 Banzhaf 等边际方法。