superposition（叠加）

叠加现象在稀疏编码和压缩感知理论中被广泛研究。在深度学习中，当模型容量有限而需要表示大量特征时，神经元会同时编码多个特征，形成叠加表示。这虽然提高了表示效率，但也导致特征干扰，使得模型难以解释和编辑。理解叠加有助于设计更可解释的模型，并推动稀疏化、解耦表示等研究方向。