疏，用非线性可识别框架代替线性假设。这不仅从理论上绕开了线性假设的约束，而且从实验结果来看，依赖稀疏也确实比潜在稀疏更有利于恢复有意义的潜在表示。 在新增实验中，研究团队还在GPT-2-Small模型上比较了雅可比稀疏自编码器（JSAE）与Top-K SAE和Batch Top-K SAE在"死亡特征
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