用Spring AI打造透明化AI决策流程，让LLM"坦白"工具选择逻辑
可信赖的AI并非神秘黑箱，而是每个决策环节都清晰可见一个案例帮你理解"为何要追求AI可解释性"让我们设想这样一个情境：你打造了一个AI库存客服，用户询问："产品PRD002还有库存吗？"AI执行了getProductStockStatus功能，回复："无线鼠标，库存紧张。"用户满意地结束对话。但隐患在于：万一AI选错了功能呢？万一它本该查询"最近更新时间"却查了"库存状态"呢？作为开发者，你能回应这个疑问吗："AI为何选择这个功能？判断依据是什么？把握程度如何？"若无法回答，意味着你的AI Agent仍是
打破 AI 黑盒！深圳理工新法让医疗决策透明可信
人工智能（AI）在医疗界的渗透日益加深，但其“黑盒”属性导致只出结果不释原因。医生难以洞悉 AI 的决策逻辑，这不仅埋下误诊与失控的隐患，更阻碍了医疗 AI 通过严苛监管及获取临床信任。如何实现人机“无障碍沟通”，成为全球医疗 AI 落地的核心难题。5 月 18 日，深圳理工大学计算机科学与人工智能学院潘毅院长、唐金陵讲席教授团队，携手中国科学院深圳先进技术研究院蔡云鹏研究员团队，在顶级期刊《Nature Biomedical Engineering》发表重磅成果。他们提出一种名为“类关联流形学习”的数学
AI醫療的效率優勢與挑戰
（本文刊載於中時新聞網，2026年4月9日，作者：朱玉昌）谷歌於3月中旬發表兩項研究，標誌著AI正式進入真實醫療領域。一項是在美國哈佛醫學院附屬貝斯以色列女執事醫療中心進行的，讓AI聊天系統直接與100位一般門診患者提前溝通病情；另一項是與英國國家醫療服務體系（NHS）合作，讓AI擔任第二判讀醫生，協助查看乳腺癌的X光片。兩項都顯示，AI能大幅降低例行工作負荷，也同步揭示制度與治理層面的新課題。在貝斯以色列女執事醫療中心的研究中，100名預約門診的成年患者，在就診前幾天，透過安全連結，與谷歌開發名為AMI