Cammarata发2.6万字长文称神经网络可能更易理解

Goodfire 研究员 Nick Cammarata 发布 2.6 万字博文，主张神经网络可能远比此前认为的更易理解、监控和控制。他重新审视 Inception v1 中同时响应汽车和猫的神经元，发现两者共享 V 形特征，认为早期“叠加”结论源于确认偏误。 Cammarata 称他和同事已开始研究现代 LLM，计划很快发布技术结果；但他也表示自己尚未完全理解 LLM 或任何模型的工作原理。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。