Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 和 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性和低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千个特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。