Goodfire 研究文章主張神經網路本來就是乾淨的，而疊加現象被誤讀了

Goodfire 研究員主張，神經網路中多義性與疊加現象的經典證據被誤讀了，那些看似任意堆疊的現象，大多是一種他稱為遞迴泛化的模式。以一般架構改進、且不改變模型大小或訓練資料的方式重新訓練 InceptionV1 後，其最後一層 99-100% 的神經元都變得易於解讀；而對 Qwen3-32B 的初步稽核估計，約 90% 的神經元極性只有一項主要職責。文章結論認為，網路只使用一種學習原理而非兩種，因此可解釋性研究可以直接研究神經元與電路，而不必先訓練稀疏自編碼器等分解模型。