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研究发现大语言模型中语法“祖母神经元”罕见，提出无探针分析框架

理解大语言模型（LLM）如何编码语言结构是可解释性研究的核心难题。传统的诊断分类器（探针）方法存在引入容量混淆与校准偏差等局限，往往难以区分模型自身的内禀表征与探针本身的拟合能力。为解决这一问题，该研究提出了一个无探针（probe-free）框架，用于在单个神经元层面上定位语言选择性，探索模型内部表征机制。