AI可解释性接近突破了吗？一篇新文章让研究者意见分裂
The Decoder报道，前OpenAI研究者Cammarata在一篇新文章中重新解读了机械可解释性领域的经典案例，认为著名的InceptionV1猫脸与汽车神经元其实是V形检测器，并非叠加现象，而所谓叠加电路只是按朝向对汽车和狗做普通泛化。
他提出递归泛化模式，并给出初步数据：在Qwen3-32B中约90%的神经元极只有一个主要功能，约7%有两个相关功能，仅2%到4%无法解释，Goodfire称在参数量达万亿级的模型上看到类似结果，批量分析神经元的AI智能体承担了大部分工作。