研究：对抗训练下表征简洁性与电路规模脱钩
原文标题：Representational Simplicity and Circuit Size Dissociate in a Threshold-Dependent Way: A Controlled Test via Adversarial Training
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论文以对抗训练为受控工具，检验稀疏自编码器可分解性与集中特征归因是否真能预示更小、更易逆向的因果电路。基于同一GPT-2 Small检查点做匹配的常规与对抗持续训练后，鲁棒模型SAE可分解性更高、任务归因中激活特征更少，但电路规模呈阈值依赖：低忠实度下标准模型占优，高忠实度（90%、95%）下鲁棒模型所需边数显著更少。这是首个对表征简洁性是否转化为因果简洁性的受控实证测试。
- 问题
- SAE可分解性与特征归因集中度能否预示更小因果电路。
- 方法
- 用对抗训练做受控变量，从同一GPT-2 Small出发比较SAE可分解性与忠实电路规模。
- 结果
- 鲁棒模型SAE更可分解、归因特征更少，但电路规模阈值依赖：90%、95%忠实度下边数显著更少。
- 影响
- 表征简洁不等于因果简洁，可解释性指标不能直接当作电路可逆向性的代理。
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