导语：在GOSIM HANGZHOU 2025大会期间，诠信全译（Symtrust AI）创始人、上海交通大学张拳石教授接受CSDN &《新程序员》执行总编唐小引专访，深入分享了诠信全译在神经网络可解释性技术领域的创业实践与产业愿景。

深耕该领域十余年，张教授始终拒绝盲目跟随"端到端黑盒训练"的主流趋势。本次对话中，他系统阐述了诠信全译"严谨机理解释+开源协作"的核心范式——通过将数学严谨的解释方法开源共享，与行业开发者共同验证迭代，避免业界同质化的低效探索。

目前，诠信全译依托突破性研究成果，已正式切入自动驾驶、法律科技、量化投资等垂直领域，致力于以可解释性技术重构AI评测与训练逻辑，系统性解决大模型可靠性难题，推动人工智能从"工程调参"迈向"科学驱动"。

专访精彩亮点：诠信全译的六大核心观点

01学术初心：诠信全译拒绝"端对端"内卷，深耕机理解释的孤独之路

"如果一个研究方向要做10年、20年，必须想清楚它的本质。"

2014年从UCLA做完博士后回国后，张拳石拒绝了当时火热的端到端深度学习，转而聚焦神经网络可解释性——这正是诠信全译的技术根基。

他直言主流趋势的痛点："深度学习的研究维度越来越窄，大家都在收集数据、调参试错，失去了独特性，长期来看没有价值。"

诠信全译的核心目标清晰而坚定："从机理层面解释黑盒模型的所有决策逻辑，用数学严格保证解释的精确性，不是似是而非的近似，而是'贡献度是3.4就一定是3.4'的严谨。"

02 核心突破：诠信全译量化知识点+穿透Scaling Law，让黑盒模型"可对话"

"当前大模型的Scaling Law是个致命缺陷——数据和参数量指数级增长，性能却只能线性提升。"

诠信全译的研究直击核心：通过数学证明，在特定条件下，黑盒模型的内在机理可解释为"稀疏的符号化逻辑"，就像人类大脑用少量知识点高效交流。

诠信全译技术能够：

量化模型的"知识点"，区分可泛化与不可泛化的逻辑

发现跨模型知识一致性："我们发现DeepSeek 8B和Qwen 7B模型，虽然结构、参数量不同，但70%-80%的知识表征完全一致"

⚡ 绕开端对端训练的低效："不用再靠结果对错盲目惩罚模型，而是从机理层面有针对性地优化，把训练成本从三天压缩到三小时"

03 创业逻辑：诠信全译从学术到落地，解决"可靠证明"的行业刚需

"很多黑盒模型公司能拿出99%的准确率，但无法说服政府、客户机理可靠——这就是诠信全译的机会。"

诠信全译的创业方向聚焦三大垂类场景：

自动驾驶：需要100%机理可靠

⚖️ 法律科技：避免"张冠李戴"的决策逻辑

量化投资：需明确可靠表征比例

诠信全译的核心价值在于"量化+证明"："我们能告诉客户，你的模型原来有三分之二的表征是错误的，现在可降到三分之一；能精准找到100%正确测试样本中的潜在错误。"

目前诠信全译已对接大量订单，实现自负盈亏，我们不盲目融资，先和头部企业做出标志性成果，让行业认可机理评测的价值。

04 行业批判：诠信全译直指AI评测体系缺失，同质化竞争是病态生态

"现在大模型的竞争像比谁的相机变焦强的手机行业，没有严格量化指标，全靠体验和大佬背书，这很病态。"

诠信全译创始人张拳石直指当前AI生态的核心痛点：评测只看结果不看机理，导致企业"先战求胜"，盲目跟风却找不到差异化。

诠信全译提出的解决方案：

评测分层化：一是机理层面的性能（结果正确时机理是否张冠李戴）；二是明确模型与竞争对手的"知识差距"，像高考状元对标一样，找到缺失的可泛化知识点

揭示隐形风险："很多法律大模型判案正确，但背后70%-80%的机理是噪声过拟合，这就是隐形风险"

05 AGI路径思考：诠信全译认为交流式学习是关键，中层机理对接是核心

"当前端对端训练的路径走不出Scaling Law，离真正的AGI还差一个数学桥梁。"

诠信全译张拳石教授认为，AGI的关键不是"训练更大数据"，而是"交流式学习"：让两个黑盒智能体在机理层面对齐，像人类一样通过中层逻辑高效确认、修正信息。

"AI要从'机器人'变成'笨拙的人类'，核心是能把复杂思想总结为符号化逻辑，再与其他智能体对接。"

诠信全译张拳石教授强调："没有中层机理的数学桥梁，AI永远困在读一万本书只学一点信息的低效循环里，永远成不了强人工智能。"

06 给开发者的建议：拒绝焦虑，深耕硬核问题

面对AI发展带来的焦虑，诠信全译创始人张拳石给出三点建议：

1️⃣ 不要跟风"工程化试错"，要找能长期深耕的硬核方向
2️⃣ 研究要"能解决根本问题"，而不是凑论文数量
3️⃣ 未来AI的发展方向是"教育"而非"训练"——像教小朋友一样，从机理层面传递需求，这是更有深度的长期路径

"我的学生不用靠论文数量找工作，因为行业里的人都听过他们的研究，甚至有CTO直接来办公室挖人。真正有价值的研究，终将被看见。" ——诠信全译创始人张拳石

诠信全译：让AI从"工程调参"迈向"科学驱动"

诠信全译（Symtrust AI）正致力于以可解释性技术重构AI产业逻辑，通过数学严谨的机理解释方法，系统性解决大模型可靠性难题，推动人工智能进入可解释、可评测、可优化的新纪元。