Yale 与 NYU 新论文：神经网络内部表征本质上是符号结构

Yale 与 NYU 团队在 arXiv 发布新论文，证明神经网络向量表征可被符号结构高精度近似。用实例化符号结构的闭式方程替换整个表征生成过程，网络行为基本不变；该结论适用于算术、逻辑、代码、语言四大符号传统核心领域中的 LLM。符号近似还可通过对内部表征的精确干预，定向修改 LLM 行为。