AI 机制可解释性接近突破了吗？Cammarata 新论文引发研究者分歧
Cammarata 发文将"猫脸-车头"神经元重新解读为 V 形检测器，认为 superposition 学说被普遍误读，并提出"递归泛化"框架。Qwen3-32B 上约 90% 神经元极点只有一个主要功能、仅 2-4% 无法解释；Goodfire 在万亿参数模型中观察到类似结果。
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MIT Technology Review · AIAI 评分5151 前AlphaGo团队成员：大语言模型并不真正具备推理能力
前Google DeepMind AlphaGo团队成员Thore Graepel撰文称，大语言模型的链式思维仍只是更长的逐token预测，并非真正的系统2推理。他指出三个缺陷：缺乏显式可审查的认知状态、知识与推理纠缠在神经网络权重里、链式思维常事后编造。Graepel已离开DeepMind，希望借鉴AlphaGo显式博弈树与信念更新机制，构建可审计的通用机器推理系统。