Attention Residuals 可能直接暴露跨层信息流，方便可解释性研究
tokenbender · x · 2026-07-28
这条帖子结合配图里的 AttnRes 论文，提出了一个被忽视的可解释性角度：Attention Residuals 不只是结构创新，也可能直接服务于解释分析。
核心点是，AttnRes 让每一层都有一个学习出来的 pseudo-query，并显式产生“这一层从哪些更早 block 读取了多少信息”的权重矩阵。这样一来，原本需要靠 activation patching、path attribution、causal tracing 等方法反推的跨层信息流，模型在前向里就部分“自己说出来”了。
作者的判断是：如果这个思路成立，可解释性工作会轻松很多，因为你不必再费力重建 residual stream 里是谁贡献了什么，直接看层间读取分布就行。不过他也强调，这只是初步想法，可能还有实现上的细节问题。
所属事件:K3与Attention Residuals推动大模型可解释性(3 条相关)→
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