Explainability
The set of methods that surface why a model produced a particular output. Techniques range from feature attribution (SHAP, LIME) for tabular models to attention visualization and circuit interpretation for neural networks. Frontier work in mechanistic interpretability tries to read concepts directly from the model's internals.
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