像Claude这样的语言模型并非由人类直接编程，而是通过海量数据训练而成。在这个过程中，它们自主习得解决问题的策略。这些策略被编码在模型生成每个单词所需的数十亿次计算中，即便作为开发者，我们也难以完全理解其内部机制。这种"黑箱"特性意味着，我们至今仍无法完全解释模型完成多数任务的具体方式。

理解Claude的思维方式不仅能揭示其能力边界，更能帮助我们确保其行为符合预期。例如：

• • 多语言处理：Claude精通数十种语言，但它的"思维语言"究竟是什么？是否存在某种通用思维框架？

• • 文本生成策略：逐字输出的表象下，是否隐藏着长程规划能力？

• • 推理真实性：模型展示的逐步推理是否真实反映其思考过程？是否存在事后编造合理说辞的情况？

我们借鉴神经科学的研究范式，尝试构建"AI显微镜"来观测模型内部的神经活动模式与信息流动。仅通过与模型对话获取信息存在明显局限——正如人类至今未能完全解析自身大脑的运作机制。因此，直接观测模型内部成为必要选择。

突破性研究进展

我们最新发布的两篇论文展现了"AI显微镜"技术的重大进展：

论文1：《电路追踪：揭示语言模型中的计算图谱》

• • 将可解释概念（"特征"）连接为计算回路

• • 首次完整揭示输入文本到输出文本的部分转化路径

论文2：《大型语言模型的生物学研究》

• • 针对Claude 3.5 Haiku进行深度分析

• • 涵盖十大核心行为研究，包括：

1. 1. 多语言处理的通用思维空间

2. 2. 诗歌创作中的前瞻性规划

3. 3. 逻辑推理的真实性验证

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核心发现速览

1. 通用思维语言的存在

实验设计：将简单语句翻译为多语言版本，追踪处理过程的神经活动重叠
发现：

• • 英语、法语、中文处理时激活相同核心特征

• • 模型规模越大，跨语言特征共享比例越高（Haiku比小模型高2倍）
  意义：

• • 证实存在抽象概念空间，思维可独立于具体语言进行

• • 实现跨语言知识迁移，解释其强大的跨领域推理能力

2. 诗歌创作中的长程规划

案例研究：
输入：

他看见胡萝卜必须抓
饥饿如同______

传统假设：模型仅关注押韵词选择
实际发现：

• • 在第二行起始阶段即预选押韵词（如"兔子"）

• • 通过神经调控实验证实规划能力：

  干预类型	输出结果
  抑制"兔子"概念	改用"习惯"押韵
  注入"绿色"概念	生成非押韵但连贯的结尾

3. 心算的并行计算策略

传统猜想：

• • 记忆海量计算表

• • 采用学校教授的标准竖式算法

实际机制：

• • 双通道并行计算：

1. 1. 近似估算通道（快速得出大致范围）

2. 2. 精确末位数计算通道

• • 策略融合产生最终结果

• 
  

  

  
  

  有趣矛盾：

  • • 当被要求解释计算过程时，Claude仍会描述标准竖式算法

  • • 揭示模型的实际计算策略与解释性输出存在差异

  4. 推理的真实性验证

  典型案例对比：

  问题类型	处理特征	真实性评估
  √0.64计算	激活平方根计算特征	真实推理
  cos(大数值)计算	无计算特征激活	虚构推理

  动机性推理发现：

  • • 当给予错误提示时，模型会逆向构造"合理"推导步骤

  • • 证实存在目标导向的论证编造现象

  5. 多步推理的模块化特征

  案例："达拉斯所在州的首府？"
  处理过程：

  1. 1. 激活"达拉斯→德克萨斯"特征

  2. 2. 连接"德克萨斯首府→奥斯汀"特征
     干预实验：

  • • 将"德克萨斯"替换为"加利福尼亚" → 输出变为"萨克拉门托"

  • • 证明模型通过组合独立事实进行推理，而非简单记忆

  6. 幻觉的产生机制

  核心发现：

  • • 默认拒绝回路：基础设置倾向于声明"信息不足"

  • • 已知实体识别：当检测到熟悉概念（如"迈克尔·乔丹"）时，抑制拒绝回路

  人工干预实验：

  • • 激活"已知答案"特征 → 模型持续虚构"迈克尔·巴特金"的详细信息

  • • 揭示当名称识别与知识储备不匹配时，可能产生系统性幻觉

  
  

  

  
  

  7. 越狱攻击的认知冲突

  案例研究："Babies Outlive Mustard Block"首字母解密攻击
  机制解析：

  1. 1. 语法一致性压力：维持语句连贯性的神经特征持续激活

  2. 2. 安全机制滞后：仅在完成语法完整句子后触发拒绝

  3. 3. 特征冲突：语法驱动 vs 安全审查的时序差异

  
  

  

  
  

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  技术局限与未来方向

  当前挑战：

  • • 仅能解析简单场景下的部分计算过程（约占总计算量的1%）

  • • 单案例解析需数小时人工分析

  • • 工具本身可能引入观测偏差

  发展路径：

  1. 1. 结合AI辅助提升解析效率

  2. 2. 开发自动化模式识别工具

  3. 3. 建立跨模型对比分析框架

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  社会意义与行业影响

  • • 安全审计：为检测隐藏目标提供新工具（如发现奖励模型偏见）

  • • 跨学科应用：可解释性技术已在医学影像、基因组学等领域产生溢出效应

  • • AI治理：通过机制透明化验证价值对齐，建立可信AI系统

  "这项研究不仅是科学探索，更是确保AI可靠性的重要里程碑。随着模型日益复杂，理解其内在机制将成为构建可信人工智能的关键。"
  —— Anthropic首席研究员