在机器学习领域存在一个普遍的认知误区，即可解释性与准确性存在对立关系。这种观点认为可解释模型在复杂度上存在固有限制，因此无法达到最优性能水平，神经网络之所以能够在各个领域占据主导地位，正是因为其超越了人类可理解的范畴。

今天，字节豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出了开源的代码大模型基准测试数据集 FullStack Bench 以及配套工具 Sandbox Fusion，覆盖全栈编程领域，数据集和工具已在 HuggingFace 和 Github 开源。

多维偏好分析（Multidimensional Preference Analysis, ...