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How We Can Tell If AI Actually Thinks

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3-Second Blueprint (English)

  1. Probing neural nets trained only on Othello move logs shows they internally track board states beyond word statistics.
  2. Anthropic attribution graphs on Claude 3.5 Haiku reveal multi-step latent reasoning linking Dallas to Texas, then to Austin.
  3. While grokking shifts networks from memorization to structured rules, small trajectory models can still miss Newtonian laws.
Mechanistic interpretabilityAttribution graphsInternal activation probingGrokkingTransformer world models

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Sonden in neuronalen Netzen, die nur auf Othello-Zuglisten trainiert wurden, zeigen interne Repräsentationen des Spielbretts.
  2. Anthropics Attribution-Graphen für Claude 3.5 Haiku belegen mehrstufiges Schließen von Dallas über Texas zur Hauptstadt Austin.
  3. Beim Grokking wechseln Netze von Auswendiglernen zu allgemeinen Regeln, doch kleine Bahnmodelle verfehlen teils Newtons Gesetze.
Mechanistische InterpretierbarkeitAttribution-GraphenAktivierungs-ProbingGrokkingTransformer-Weltmodelle

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.