English(EN) Are You Thinking What I am Thinking? : Examining Conceptual Separation in Neural Architectures

神经网络内部概念表征分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员调查了神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）和大型语言模型（LLM），如何在内部表征概念。这项题为“你在想我所想吗？：探究神经架构中的概念分离”的研究，分析了内部激活的几何和分布特性。研究结果表明，CNN对ImageNet等熟悉的概念形成了连贯且语义有序的表征，尽管对于未见过或领域发生偏移的概念，这种连贯性会减弱。LLM表明，不同的领域保持分离，相关的子领域更接近，而模糊的主题在表征上会合并。这项研究表明，分析概念分离可以提供对模型概念鲁棒性的深入了解，超越简单的输出指标。 AI

影响提供了对神经网络，特别是LLM，如何在内部构建和区分概念的更深层次的理解，可能有助于构建更鲁棒和可解释的AI系统。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jaee Ponde, Roshni Agarwal, Subhashis Banerjee · 2026-09-02 04:00

你在想我所想的吗？：探究神经网络架构中的概念分离

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