Goodfire 推出 Neural Geometry Series 神经几何研究系列

Goodfire 发布 Neural Geometry Series 研究系列，包含 5 篇文章，聚焦如何通过神经几何理解和控制大模型内部表示。系列探讨了沿弯曲流形进行行为转向、在 Llama 3.1 8B 中发现数字圆形表示的通用加法模块，以及用稀疏自编码器重建弯曲几何。研究还涉及叙事在 prompt 和对话过程中的动态神经表示，并提出用无监督 pipeline 实现流形发现。