业内争论:稀疏自编码器 SAE 是否正在过时
neural_avb · x · 2026-10-27
neuralavb 发帖寻求同行佐证「SAE 正在失去相关性」的判断,给出三个理由:
- SAE 学到的概念常与人类关注点不对齐(如「狗骑自行车」神经元)
- 已知目标行为时,线性探针效果好得多
- 「神经网络本来就是干净的」观点认为,现代大模型的神经元比想象中更单语义,可跳过 SAE 训练直接在原始神经元空间探索
livgorton 反驳:MLP 神经元较少多义性早已是共识,SAE 被降优先级的真正原因是 AGI 时间线太短;thebasepoint 则认为 residual stream SAE 仍是刻画模型表征空间地图的好方法,但做安全相关的「思想」读取时 metamodel 输出更精确易用。
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