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Rodrigo Mendoza-Smith
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Expander SAEs 为神经网络可解释性提供参数高效的字典
研究人员引入了 Expander Sparse Autoencoders (SAEs)，一种使用参数高效字典来解释神经网络激活的新方法。与传统的 SAE 相比，该方法显著减少了学习到的解码器值数量，使其更易于扩展到大型模型。在 Pythia、Qwen2.5-3B 和 Llama 3.2 1B 等模型上的实验表明，Expander SAEs 在存储-保真度权衡方面具有竞争力，使用的参数明显更少，同时保留了高百分比的恢复 CE 损失。
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新研究量化了选择公理对人工智能证明助手的几何影响
研究人员开发了一种方法，使用 Lean 4 在数学证明中测量选择公理的几何影响。通过分析 Mathlib 中超过 470,000 个声明，他们识别出一种可衡量的几何相关性，该相关性会影响神经定理证明器。这种几何特征随着证明远离选择公理而显示出下降趋势，与经典证明相比，构造性证明对自动证明器来说更容易解决。