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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。
Evaluating the Interpretability of Sparse Autoencoders with Concept Annotations
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Do Sparse Autoencoders Learn Meaningful Concept Hierarchies?
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SAERec: Constructing Fine-grained Interpretable Intents Priors via Sparse Autoencoders for Recommendation
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Stable and Steerable Sparse Autoencoders with Weight Regularization
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Rational Sparse Autoencoder
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Cascaded Sparse Autoencoders Learn Multi-Level Visual Concepts in Multimodal LLMs
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Analyzing Visual Aircraft Representations with Sparse Autoencoders
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SegCompass: Exploring Interpretable Alignment with Sparse Autoencoders for Enhanced Reasoning Segmentation
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Unstable Features, Reproducible Subspaces: Understanding Seed Dependence in Sparse Autoencoders
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Ensembling Sparse Autoencoders
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Sparse Autoencoders Reveal Interpretable and Steerable Features in VLA Models
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Are Sparse Autoencoder Benchmarks Reliable?
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Mechanistic Interpretability of EEG Foundation Models via Sparse Autoencoders
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Mechanistic Interpretability of EEG Foundation Models via Sparse Autoencoders
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Whisper Hallucination Detection and Mitigation via Hidden Representation Steering and Sparse AutoEncoders
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参考链接
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