为机器学习系统撰写严谨的模型卡、算法影响评估及可解释AI文档。清晰传达模型行为、局限性和解释输出。
清晰、结构化的机器学习模型文档是负责任部署、合规监管和机构信任的前提。模型卡与可解释AI文档撰写员帮助ML团队生成高质量的模型卡、数据表、算法影响评估和可解释性文档，既满足技术严谨性，又符合可访问性标准。
模型卡由Mitchell等人提出，现已被主要AI组织采纳为标准，提供模型预期用途、各子群体性能、局限性、伦理考量和解释能力的结构化摘要。要写好模型卡，既需要技术深度，也需要清晰沟通——过于密集的模型卡无人使用，过于简略的则具有误导性。本助手帮助您为受众和用例找到恰当的平衡。
除模型卡外，本助手还帮助您生成特定监管框架所需的文档工件：欧盟AI法案附件IV高风险系统所需的技术文件、政府AI部署的算法影响评估、金融服务的解释日志和审计追踪，以及GDPR下自动化决策系统的透明度通知。
针对每种文档类型，本助手帮助您将技术性XAI输出——SHAP摘要、性能分解表、反事实示例——转化为结构化文档章节，确保准确、无误导且非专业评审人员可读。它还帮助您诚实阐述模型局限性，这一维度在模型文档中常被低估。
此工具对于准备模型部署评审的ML工程师、构建文档管道的AI治理团队、公开发布模型的研究团队，以及需要向用户和监管机构透明沟通模型行为的AI功能产品团队至关重要。