深度分析 Jacobian Lens 揭示 LLM 內部全局工作空間：從可解釋性到對齊安全 研究人員利用新開發的 Jacobian Lens 技術，探索大型語言模型內部的資訊處理機制。該技術可識別模型準備轉化為文字的特徵空間 J-space，發現其功能與神經科學中的全局工作空間理論高度相似，能承載刻意推理與靈活的內部對話。實驗證明透過干預 J-space 可直接改變模型輸出，並揭露其隱藏的策略思考，為 AI 可解釋性與對齊研究提供新突破。
