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根据前文提及的[[因果涌现]]理论，涌现的发生涉及从微观到宏观的多个尺度。当人们在用语言交谈时，实际上在传递宏观层面的语义，和知识量子较为相似。它与大模型参数的对应关系是大模型可解释性的关键所在，同时是非常复杂的。往往一个语义要与多个参数相对应，而同一个参数也会参与不同语义的形成当中，即神经元的多义性，因为语言世界中的概念（语词之间有意义的排列组合）一般远多于神经网络的参数。那大语言模型是否真正把握了语言中的宏观规律，并且主要由这些宏观的理解来完成任务呢？

根据前文提及的[[因果涌现]]理论，涌现的发生涉及从微观到宏观的多个尺度。当人们在用语言交谈时，实际上在传递宏观层面的语义，和知识量子较为相似。它与大模型参数的对应关系是大模型可解释性的关键所在，同时是非常复杂的。往往一个语义要与多个参数相对应，而同一个参数也会参与不同语义的形成当中，即神经元的多义性，因为语言世界中的概念（语词之间有意义的排列组合）一般远多于神经网络的参数。那大语言模型是否真正把握了语言中的宏观规律，并且主要由这些宏观的理解来完成任务呢？

近期，开发Claude大模型的团队Anthropic公司提出了一系列基于Claude行为表现的大模型可解释性工作 Lindsey, et al., "On the Biology of a Large Language Model", Transformer Circuits, 2025.，名为AI生物学（AI biology）。他们对于大模型解释的架构主要来自跨层转码器（Cross-Layer Transcoder，CLT）的应用。如下图所示，CLT内部有编码器和解码器，每一个CLT模块把某一层的残差作为输入，解码的输出则重构预测该层后续所有层的输出，同时考虑解码器权重的正则化，使得token和CLT表征之间的对应关系可以尽可能稀疏。

近期，开发Claude大模型的团队Anthropic公司提出了一系列基于Claude行为表现的大模型可解释性工作 <ref>Lindsey, et al., "On the Biology of a Large Language Model", Transformer Circuits, 2025.</ref><ref>Ameisen, et al., "Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models", Transformer Circuits, 2025.</ref>，名为AI生物学（AI biology）。他们对于大模型解释的架构主要来自跨层转码器（Cross-Layer Transcoder，CLT）的应用。如下图所示，CLT内部有编码器和解码器，每一个CLT模块把某一层的残差作为输入，解码的输出则重构预测该层后续所有层的输出，同时考虑解码器权重的正则化，使得token和CLT表征之间的对应关系可以尽可能稀疏。

[[文件:Claude CLT.png|无|缩略图|500x500像素|CLT的示意图]]

[[文件:Claude CLT.png|无|缩略图|500x500像素|CLT的示意图]]