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Atticus Geiger

ICML 2026×2ACL 2026可解释性社会与人本推理对齐与偏好评测与基准
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50
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核心/参与22
方向广度13
合作网络3
0 一作 · 3 篇 · ICML 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
作者位次 #2/3ACL 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...

可解释性对齐与偏好评测与基准OpenReview 项目页

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