sparse-autoencoder

深度分析

互動局部性：以 SAE、Jacobian 與注意力分析量化遞歸空間推理的局部→全域資訊流

研究提出「互動局部性」框架，衡量空間推理中資訊是否侷限於鄰近格或語義段落。以稀疏自編碼與有限噪音激活補丁做因果檢驗，發現層級遞歸模型在同段寫入較集中，跨迴圈則累積為更大解構。此模式在迷宮、數獨與ARC-AGI等測試都出現，而3D具身模型的空間因果性則集中在視覺到接地模組的交接點。