论文研究单个权重能否在完整训练分布上被理解，而不只是针对某一行为或子分布寻找回路。作者提出自动化 LLM 流程，描述权重何时影响预测，并用留出文本验证泛化。结果显示，稀疏 Transformer 中约 12% 至 31% 的权重可由一个简短描述解释，且整体比例高于稠密模型。
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