梯度图通过自动微分与反向传播计算损失对输入或中间特征的敏感度，并以显著性图或热力图呈现，揭示大模型关注区域与方向。核心方法包括输入梯度、SmoothGrad、Integrated Gradients 与 Grad-CAM，分别兼顾速度、平滑性与空间可读性。工程上依托主流框架的计算图与 VJP/JVP，结合梯度稳定技巧与合规治理，既服务训练优化也支持推理可解释与风险审计。未来将与对齐、检索增强及编译优化融合，形成高效、稳健、合规的梯度图工具链。