研究者以电路视角解读深度学习：后门不会自发涌现

模型可解释性研究者以布尔电路视角解读深度学习与 Transformer：递归泛化本质上是 grokking 现象，模型后门不会在没有对抗数据的情况下自发涌现。另一条理论线程主张现代深度学习并不神秘——良好正则化的机器学习本质上是带复杂度先验的程序搜索，行为是“良好”的。相关讨论围绕“叠加”框架展开。