BERSE 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 影响性交互的可解释性算法

Berkeley AI Research 介绍 SPEX 和 ProxySPEX 两种算法，利用稀疏性、低阶性和层级性等结构特性，把 LLM 特征、数据和模型组件归因中的交互识别转化为稀疏恢复问题，规模比以往方法提升数个数量级。ProxySPEX 借助层级结构，用约 10x 更少的 ablation 达到与 SPEX 相当的性能，并在长上下文特征归因任务中保持高 faithfulness。