TaxoSAE：用分类学逻辑重构稀疏自编码器
原文标题：TaxoSAE: Rethinking Sparse Autoencoders through Taxonomic Logic
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arXiv 新论文提出 TaxoSAE，将 is-a（上下位）分类关系显式编码进稀疏自编码器（SAE）的特征空间，用按分类层级堆叠的 SAE 与分类对齐损失训练。在人物关系与动物两个事实问答分类体系上，超概念读出准确率最高提升 37.9 点，概念替换成功率提升 25.5 点，且抑制某概念时只影响其自身答案。该工作提升了 LLM 特征读出与编辑的层级一致性和粒度。
- 问题
- 现有稀疏自编码器把特征当作独立单元，读出缺乏分类层级一致性、编辑缺乏粒度控制。
- 方法
- 按 is-a 分类层级堆叠 SAE 并引入分类对齐损失，使概念在其任一下位词激活时被激活。
- 结果
- 超概念读出准确率最高提升 37.9 点，概念替换成功率提升 25.5 点，抑制某概念仅影响其自身答案（0-2% vs 其他概念 91-100%）。
- 影响
- 让模型知识读出与编辑可按层级精确控制范围，对可解释性与定向知识修改的工程落地有直接价值。
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