在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainableAI,xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如

AIGC（AIGeneratedContent）即人工智能生成内容。近期爆火的AI聊天机器人ChatGPT，以及Dall·E2、StableDiffusion等文生图模型，都属于AIGC的典型案例，它们通过借鉴现有的、人类创造的内容来快速完成内容创作。“新晋流量”ChatGPT的背后，AIGC是“昙花一现”？还是将引领人工智能进入新的时代？_「AIGC周报」_将从【技术前瞻】【企业动态】【政策法规】【专家观点】带你快速跟进AIGC世界。01 技术前瞻OpenAI推出Shap·E，13秒完成出图随着生成式图像模型的爆炸性增长，人们对为音频、视频和3D资产等模态训练类似的生成式模型的兴趣也越来越大

OpenAI刚刚发布了Shap-E，这是一种基于文本提示和图像创建3D资产的生成模型，能够生成带纹理的网格和神经辐射场，从而实现各种3D输出。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。在本教程中，我们将引导你在GoogleColab（免费）上设置Shap-E，运行代码以根据文本提示和图像生成3D对象。感谢GoogleColab，你不需要强大的GPU，因为我们将使用Google提供的GPU。我们正在运行的代码可以在这里找到（取自openai/shap-eGithub）：sample_text_to_3d.ipynb–从文本生成3D模型的代码sample_image_to_3d.ipynb–从