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Tag: #llm-internals4 results

LLM 以幾何而非語言思考

LLM 以幾何而非語言思考

修訂版 LLM 神經解剖學 III 揭示 LLM 在中間層以向量組織概念,獨立於 8 種輸入語言及多模型。相同概念的英文文字、Python 程式碼與 LaTeX 方程式在中間空間匯聚。支持通用幾何結構而非 Sapir-Whorf 假說。

Reddit r/LocalLLaMACommunityApr 19#llm-internals#neuroanatomy#sapir-whorf
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CT 掃描揭露 LLM 情緒處理機制

Activation Lab (llmct) 在生成期間擷取 LLM 每層內部狀態,用於可解釋性。於 Qwen 2.5 (3B) 的 20 輪情緒對話實驗中,殘差流維持 0.83-0.88 餘弦相似度的情緒骨幹。主要發現:情緒辨識高峰在第 29-33 層、內建平靜緩衝、喜悅偏好、記憶衰減。

Reddit r/MachineLearningCommunityApr 23#interpretability#llm-internals#emotional-ai
Ox Alpha:神秘模型公開亮相

Ox Alpha:神秘模型公開亮相

Ox Alpha 是一款透過 OpenRouter 與 OpenCode 提供的匿名模型,具備 100 萬 token 上下文、圖片與影片輸入、工具呼叫及免費使用等能力。早期測試顯示其推理與程式設計表現強勁,但開發者、參數量、訓練資料與正式基準排名仍未獲確認。