Cammarata称神经网络可被理解，学界激辩

Goodfire 研究员 Nick Cammarata 发布 2.6 万字博客，称大语言模型的内部机制可能远比此前认为的更容易理解，从而更易监控和控制。他重新分析 2020 年 Inception v1 中同时响应汽车和猫的神经元，认为两者共有的 V 形特征是模型存储逻辑，而非此前所说的叠加纠缠。 这一主张在 AI 学界引发激辩，既有热烈讨论和谨慎欢迎，也有大量质疑。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。