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RESEARCHarXiv CS.AI·4/17/2026

Interpretable and Explainable Surrogate Modeling for Simulations: A State-of-the-Art Survey and Perspectives on Explainable AI for Decision-Making

Diese Studie untersucht die Integration von Surrogatmodellierung und Erklärbarer KI (XAI) für komplexe Systemsimulationen und adressiert dabei die inhärente Black-Box-Natur dieser Modelle. Sie zielt darauf ab, diese komplementären Bereiche wieder zu verbinden, indem sie aufzeigt, wie XAI Surrogatmodelle trotz technischer Einschränkungen entschlüsseln kann.

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RESEARCHarXiv CS.AI·vor 8T

Healthcare Mechanisms from Policy-as-Code Search under Strategic Provider Response

Dieser Artikel definiert das Design von Krankenhausmechanismen als Programmsynthese für Sprachmodelle neu, die von einem Multi-Agenten-Simulator mit fünf strategischen Anbieterreaktionskanälen bewertet wird. Die Forschung reproduziert klassische gesundheitsökonomische Erkenntnisse und synthetisiert eine überprüfbare Mischung durch LLM-gesteuerte evolutionäre Codesuche.

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