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近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。

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过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。

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在大模型研究领域，做混合专家模型（MoE）的团队很多，但专注机制可解释性（Mechanistic Interpretability）的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合，从底层机制理解复杂推理过程的工作，更是凤毛麟角。