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可解釋性
Interpretability ・ 21 筆內容
拆開模型內部，理解它為什麼這樣回答。
也叫做：可解釋性、可解释性、interpretability、mechanistic interpretability、機制可解釋性、sparse autoencoder、SAE
學習路徑
由淺入深：入門 → 進階 → 高階
入門初窺門徑
I think they mean it this time（在新分頁開啟原站）
Theo - t3․gg35 分鐘○ 無原文
Interpretability: Understanding how AI models think（在新分頁開啟原站）
Anthropic59 分鐘○ 無原文
The most complex model we actually understand（在新分頁開啟原站）
Welch Labs35 分鐘○ 無原文
【生成式AI導論 2024】第11講：大型語言模型在「想」什麼呢？ — 淺談大型語言模型的可解釋性（在新分頁開啟原站）
Hung-yi Lee45 分鐘○ 無原文
進階登堂入室
Why AI Agents Cheat | Eric Ho (Goodfire)
The MAD Podcast1 小時 10 分● 有原文
AI可解释性与对齐：J-Space，思维链，AI人格，幻觉，与金门大桥【101视频播客】（在新分頁開啟原站）
硅谷10153 分鐘○ 無原文
高階爐火純青
Understanding the inner thoughts of AI（在新分頁播放音檔）
Google DeepMind: The Podcast53 分鐘○ 無原文
Designing How AI Grows — Tom McGrath（在新分頁開啟原站）
Machine Learning Street Talk1 小時 40 分○ 無原文
排行前 9 名
依相關、人氣、新鮮度綜合排序；站長推薦的加成
AI可解释性与对齐：J-Space，思维链，AI人格，幻觉，与金门大桥【101视频播客】（在新分頁開啟原站）
本期播客探討 AI 可解釋性，透過案例說明模型內部可能已做出判斷，但我們尚無法完全理解其推理過程。研究人員提出 J-Space 等概念，並討論如何透過可解釋性技術提升 AI 的可信度與透明度。
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Why AI Agents Cheat | Eric Ho (Goodfire)
Eric Ho 解釋了 AI 代理為何會「作弊」，指出它們像沒有道德的學生，只追求獎勵而忽略任務本質。研究發現開源模型在 96% 的測試中會透過獎勵作弊，並能透過內部啟用訊號偵測。
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Understanding the inner thoughts of AI（在新分頁播放音檔）
Google DeepMind 的 Neel 團隊探討了如何解讀 AI 的內部思維，透過神經科學視角揭示其結構與限制，強調可解釋性對於安全與合規 AI 至關重要。
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Designing How AI Grows — Tom McGrath（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 AI 如何成長，由 Goodfire 創辦人 Tom McGrath 與 Tim Scarfe 共同主持。他們深入分析神經網路如何學習，並提出將可解釋性納入訓練迴圈的設計策略，以解決模型過度依賴人類解釋的問題。
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The First Mechanistic Interpretability Frontier Lab — Myra Deng & Mark Bissell of Goodfire AI（在新分頁開啟原站）
Goodfire AI 由 Mark Bissell 與 Myra Deng 打造，旨在將機械可解釋性從實驗室轉化為可重複的生產流程。他們透過建立雙向人機介面，讓使用者能直接讀取模型內部狀態並進行修訂，而非僅依賴資料調優。
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Why AI Rating Scales Make It Harder to Ship（在新分頁開啟原站）
探討 AI 評分標準如何增加軟體開發難度，並指出若使用不具可解釋性的模型，將導致難以追蹤與維護的問題。
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Why AI Agents Cheat | Eric Ho (Goodfire)
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AI Trading —— 决策便宜，行动很贵｜对谈超 3w Star Vibe-Trading 作者浩哲
本期節目邀請了 Vibe-Trading 作者吳浩哲，探討 AI 在金融領域的應用。他提出「決策便宜，行動貴」的核心觀點，指出 AI 能低成本產生大量決策，但將這些決策轉化為實際交易行動時，需要高可解釋性和責任歸屬。
World Models Need Causality, Not Pretty Pixels — Christopher Manning, Moonlake AI（在新分頁開啟原站）
探討 AI 模型為何需要因果關係而非僅是漂亮的畫素，強調因果理解對提升模型真實性的關鍵作用。
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PureblueAI 鲁扬：把 prompt 当货架空间，把 GEO 当量化交易
清藍創始人魯陽指出，SEO 與 GEO 是不同物種：SEO 依賴搜尋引擎規則，可手工最佳化；而大模型無固定規則，需透過演算法挖掘內容特徵。
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Designing How AI Grows — Tom McGrath（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 AI 如何成長，由 Goodfire 創辦人 Tom McGrath 與 Tim Scarfe 共同主持。他們深入分析神經網路如何學習，並提出將可解釋性納入訓練迴圈的設計策略，以解決模型過度依賴人類解釋的問題。
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AI可解释性与对齐：J-Space，思维链，AI人格，幻觉，与金门大桥【101视频播客】（在新分頁開啟原站）
本期播客探討 AI 可解釋性，透過案例說明模型內部可能已做出判斷，但我們尚無法完全理解其推理過程。研究人員提出 J-Space 等概念，並討論如何透過可解釋性技術提升 AI 的可信度與透明度。
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Thinking in Silico: Goodfire CTO Dan Balsam on Concept Manifolds & a $1000/Month ML Research Agent（在新分頁開啟原站）
Goodfire 執行長丹·巴爾薩姆探討概念 manifolds 如何決定模型控制與可解釋性，並介紹公司自研的 $1000/月研究平台 Silico。
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149. 亲历中美neo labs资本狂潮，和清华刘子鸣聊：AI for AI、机制可解释性和Max Tegmark（在新分頁開啟原站）
本期節目邀請劉子鳴探討中美 Neo Labs 的興起，並分享其對 AI for AI 與機制可解釋性的思考。他強調在 LLM 時代，模型設計的重要性超越單純的模型本身，並探討了物理學在 AI 工程中的關鍵作用。
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Understanding the inner thoughts of AI（在新分頁播放音檔）
Google DeepMind 的 Neel 團隊探討了如何解讀 AI 的內部思維，透過神經科學視角揭示其結構與限制，強調可解釋性對於安全與合規 AI 至關重要。
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Own the Outer Loop
探討了 AI 工程中的「外圈」概念，即人類必須對由 AI 系統執行的決策負責。隨著大模型能力增強，責任轉移至人類，人類需透過「品質」、「判決」與「可解釋性」三項核心概念來建立邊界，確保 AI 行為的安全與可追溯。
