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  1. TOOL · CL_211995 ·

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    研究人员引入了“Mechanistic Tomography”,一个用于 AI 模型可解释性的框架。该方法将打补丁和 Hessian-向量积等各种测量技术统一在一个共享的数学结构下,从而能够更系统地恢复模型的内部机制和干预效果。该框架提出了一种应用这些测量的实用程序,从更简单的方法开始,并根据残差误差按需扩展。它在面向控制的可解释性任务中显示了有效性,展示了测量精度如何直接影响像双 HMM 系统这样的模型的控制误差,并识别了 GPT-…