Modelos de difusion crean imagenes '¿que pasaria si?' para explicar decisiones de IA
Un equipo presenta C-VCE, un marco de difusion que integra clasificadores internos para generar imagenes contrafactuales sin depender de modelos externos frágiles. El avance es clave para sectores como la medicina, donde la interpretabilidad de la IA puede ser una cuestion de vida o muerte.
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