MEA：奖励驱动的多智能体模型解释框架

Yuyang Cheng 等作者发布论文，提出多智能体可解释性框架 MEA，目标是降低使用模型解释工具的知识门槛。 该框架由两个智能体分工：Proposer 智能体根据问题和数据模态选择并配置解释工具，Actor 智能体针对忠实度进行端到端优化，并把输出转化为自然语言解释。论文称其覆盖表格、文本和视觉三种模态。 上述效果来自论文自述，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。