Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可大规模识别 LLM 关键交互

Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别驱动模型输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千个特征时仍保持高忠实度。