AI 可解释性接近突破了吗？一篇新论文让研究者意见分裂

前 OpenAI 研究员 Cammarata 提出，可解释性领域最著名的"猫-车神经元"其实是 V 形检测器，并非 superposition 的证据，并称在 Qwen3-32B 中约 90% 的神经元极点只有一个主要功能、仅 2% 到 4% 无法解释。他认为大规模自动化分析优于精巧的分解方法，但 Google DeepMind 的 Neel Nanda 只将其视为实用工具而非突破。