技术博客

本文系统性地综述了Sparse Autoencoder（SAE）技术，作为大模型“思考”机制的重要研究方向之一，SAE在提升模型可解释性方面展现出巨大潜力。通过稀疏约束的方法，SAE能够有效提取关键特征，为理解复杂模型的内部运作提供了新视角。随着技术的快速发展，SAE正逐步成为连接理论与应用的桥梁，推动人工智能领域的进一步突破。

经过十年的深入研究，人工智能领域的“黑箱”问题仍未解决，巨额资金投入未能换来突破。近期，ChatGPT的“舔狗化”事件再次凸显AI机制的不透明性。在“机制可解释性”的研究路线上，谷歌选择放弃，而Anthropic坚持探索，这反映出AI研究核心价值共识的分裂。这一现状引发深思：人类是否还能真正理解AI？