Domingos：叠加是特性而非缺陷，不损可解释性反增记忆容量
pmddomingos · x · 2026-10-18
著名 AI 学者 Pedro Domingos 发表观点：LLM 中的 superposition（叠加）是特性而非缺陷——它不影响可解释性研究，反而能增加模型记忆容量。他认为真正的问题恰恰相反：如果每个神经元只对应单个特征（即不存在叠加），那才是需要修复的问题。该观点针对可解释性研究中「叠加是解释模型行为的障碍」这一常见叙事，提出了反向立场。
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