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稀疏自编码器是一种无监督机器学习算法，通过计算自编码的输出与原输入的误差，不断调节自编码器的参数，最终训练出模型。自编码器可以用于压缩输入信息，提取有用的输入特征。
SAE-FiRE: Enhancing Earnings Surprise Predictions Through Sparse Autoencoder Feature Selection
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Does higher interpretability imply better utility? A Pairwise Analysis on Sparse Autoencoders
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Mechanistic Interpretability of Code Correctness in LLMs via Sparse Autoencoders
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AbsTopK: Rethinking Sparse Autoencoders For Bidirectional Features
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Sparse Autoencoders Make Audio Foundation Models more Explainable
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Signal in the Noise: Polysemantic Interference Transfers and Predicts Cross-Model Influence
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Sparse Autoencoder as a Zero-Shot Classifier for Concept Erasing in Text-to-Image Diffusion Models
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Sparse Autoencoders Learn Monosemantic Features in Vision-Language Models
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参考链接
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自编码器
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