据TechXplore网7月16日消息，美国麻省理工学院（MIT）和MIT-IBM Watson AI实验室开发了一种技术，通过训练一组略有不同的基础模型，来评估AI模型的可靠性。该技术通过算法评估每个模型在相同测试数据点上的表示一致性，从而确定模型的可靠性。相比于传统方法，该技术在多种分类任务中表现出色，尤其在隐私敏感的数据集环境中，如医疗保健领域，具有实际应用价值。研究显示，通过评估模型的邻里一致性，研究人员能够更准确地量化模型的可靠性。相关研究发表于预印版网站arXiv。

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