MEA：奖励驱动的忠实模型解释多智能体系统
原文标题：MEA: A Reward-Driven Multi-Agent System for Faithful Model Explanations
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论文提出 MEA 多智能体框架，旨在消除模型解释的知识门槛：Proposer 智能体根据问题与模态选择配置解释工具，Actor 智能体针对忠实性端到端优化，将输出转为基于模型行为的自然语言解释，覆盖表格、文本与视觉模态。研究还引入特征归因、反事实推理与虚假特征检测等多样问题类型及基于扰动的忠实性指标。结果显示前沿大模型系统性地产生不忠实解释，而 MEA 在六个数据集上持续优于事后解释器与闭源基线，忠实性提升最高达 34%。
- 问题
- 模型解释工具门槛高，领域专家难以有效使用，且大模型生成的解释常不忠实。
- 方法
- 多智能体框架：Proposer 选配解释工具，Actor 端到端按忠实性奖励优化，输出自然语言解释。
- 结果
- 六个数据集上优于事后解释器与闭源基线，忠实性提升表格 +28%、文本 +21%、视觉 +34%。
- 影响
- 为高风险场景提供可直接落地的自动化解释层，减少对解释专家的依赖。
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MEA多智能体框架按忠实性端到端优化解释，视觉模态忠实性提升34%，前沿LLM被证系统性不忠实。
- •Proposer智能体按问题与模态选择配置解释工具，Actor智能体针对忠实性端到端优化
- •覆盖表格、文本、视觉三种模态，输出基于模型行为的自然语言解释
- •引入特征归因、反事实推理、虚假特征检测等问题类型及基于扰动的忠实性指标
- •前沿大模型系统性产生不忠实解释
- •六个数据集上持续优于事后解释器与闭源基线，忠实性提升+28%（表格）、+21%（文本）、+34%（视觉）
为什么重要：高风险领域依赖模型解释做决策，若解释本身不忠实则风险被掩盖；MEA把忠实性作为优化目标而非事后指标，是一条可复制的思路。
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