异常检测中的可解释性至关重要，因为它帮助用户理解为什么某些数据点被标记为异常。异常检测系统通常依赖于复杂的算法，这些算法可以生成结果，但其推理过程并不清晰。如果没有可解释性，用户可能会发现很难信任系统，从而导致潜在的误用或忽视关键问题。例如

“公司通过几种策略来实现开源软件的商业化，这些策略利用了开源模型的优势，同时为用户提供价值。一种常见的方法是提供高端支持和咨询服务。尽管软件本身是免费的，但公司可以收取专业帮助的费用，比如安装、定制或故障排除。这种方式在像红帽公司（Red

“视觉语言模型（VLMs）有潜力通过提高自主系统在复杂环境中的解释和行动能力，显著增强其表现。这些模型整合了视觉和文本信息，使自主系统能够更好地理解周围环境并做出明智的决策。举例来说，在自动驾驶汽车中，VLMs能够通过处理视觉和上下文语言线