OpenAI改进了大规模训练稀疏自动编码器的方法，以提取可解释特征并理解语言模型的神经活动。
Phygital+ 是一个基于节点的AI工具，旨在帮助创作者在无需编写代码的情况下使用神经网络。它提供了可视化界面和直观的工作流程，使用户能够轻松构建和修改神经网络，同时配备优化和可视化工具，以增强对神经网络内部工作的理解。
斯坦福大学的研究者提出了一种名为Backpack的模型，以解决语言大模型中存在的偏见问题。该模型通过调整（sense vector）来干预模型的输出，使模型的行为更容易预测和控制，同时保持丰富的表现力。
Prompt2Model 是一个从自然语言指令生成可部署模型的工具，旨在帮助系统构建者通过自然语言描述任务并提供示例来创建自然语言处理系统。
FLASK是一个专门用于评估语言模型在语法、语义、推理和生成等任务上表现的工具，旨在提供更准确的评估结果，揭示模型的强项和弱点，并指导语言模型的进一步发展。
论文介绍了通过边缘修剪找到变压器电路的技术，旨在有效识别和分析变压器电路，从而提高模型的可解释性。该技术可以帮助研究人员和开发者更好地理解变压器模型的结构及其工作原理。
