分解大模型的神经元！Claude团队最新研究火了，网友：打开黑盒
丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI神经网络的不可解释性，一直是AI领域的“老大难”问题。但现在，我们似乎取得了一丝进展——ChatGPT最强竞对Claude背后的公司Anthropic，利用字典学习成功将大约500个神经元分解成了约4000个可解释特征。具体而言，神经元具有不可解释性
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奇异值分解简介：从原理到基础机器学习应用
矩阵分解在机器学习应用中的重要性无需多言。本文对适用范围很广的奇异值分解方法进行了介绍，并通过代码演示说明了其工作方式、计算方法及其常见的几种基础应用。矩阵分解也叫矩阵因子分解，涉及到用给定矩阵的组成元素描述该矩阵。奇异值分解（SVD）可能是最著名和使用最广泛的矩阵分解方法。所有矩阵都有一种 SVD
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多模态慢思考：分解原子步骤以解决复杂数学推理
AtomThink 是一个包括 CoT 注释引擎、原子步骤指令微调、政策搜索推理的全流程框架，旨在通过将 “慢思考 “能力融入多模态大语言模型来解决高阶数学推理问题。量化结果显示其在两个基准数学测试中取得了大幅的性能增长，并能够轻易迁移至不同的多模态大模型当中。
