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Or David Shafran

ACL 2026可解释性对齐与偏好评测与基准
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1 一作 · 1 篇 · ACL 2026

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2026 顶会论文

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一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Constructing Interpretable Features from Compositional Neuron Groups

Or David Shafran · Atticus Geiger · Mor Geva

摘要

A central goal for mechanistic interpretability has been to identify the right units of analysis in large language models (LLMs) that causally explain their outputs. While early work focused on individual neurons, evidence that neurons often encode multiple concepts has motivated a shift toward a...

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