Transformer-Dimensionen als direkte semantische Register: Training-freie Interpretierbarkeit via Vorzeichenmuster18. June 202619. June 2026AI Models, Claude AIDie Vorzeichen einzelner Dimensionen in Transformern tragen semantische Information und ermöglichen Merkmalserkennung ohne Training oder Rotation, was einen neuen Weg zu mechanistischer Interpretierbarkeit öffnet. Share on:
