2025年11月,OpenAI发布新研究,通过训练稀疏神经网络破解大模型“黑箱”问题。研究人员发现,结构简单、连接稀疏的模型内部存在清晰可解释的电路,为理解AI决策机制提供全新方向。该方法通过大幅减少神经元连接,使模型计算更透明,有助于揭示大模型为何产生幻觉或失控。实验表明,稀疏模型在保持能力的同时提升了可解释性。尽管当前技术仅能解释部分行为,OpenAI计划将方法扩展至更大模型,并探索从密集模型中提取稀疏电路的技术。此研究对提升AI安全性与可信度具有重要意义。
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