Nick Cammarata称神经网络或比以往认为的更易理解，研究者对其意义存疑

Goodfire研究员Nick Cammarata认为，大语言模型或许比人们此前认为的更容易理解、监测和控制。他重新检查Inception v1中一个同时响应猫与汽车图像的神经元，认为它们共享V形模式；他称自己因此改变了对神经网络可理解性的看法。斯坦福大学的Chris Potts等研究者则质疑这些观察能否推广到前沿大语言模型，并指出理解神经元还不足以解释它们如何组成电路。