深度分析 輸入分桶與成對交換介入:提升因果抽象在機器可解釋性的局部忠實度 本文提出一套將因果抽象(causal abstraction)從單一整體分數轉為具體診斷的做法。核心在於以成對交換介入(interchange interventions)為基礎,把輸入空間劃分為「高忠實度」的目標分桶與補集失效區,並以分類器將診斷結果外推。