全图类别不同，局部结构可能相通

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本页学习说明

本页全图中的圆框、下一态的局部放大均按照原图交互给定的位置和三倍放大参数。圆框是原图的响应区域定位，不是本课算出的热图；颜色也不是激活值色标。原图未在此提供逐像素热图，不凭空绘制一幅。

猫与汽车局部都支持“尖形／V 形”的候选读法，但只有两张图还不够。作者给出的台球桌与新干线例子跨越了动物／车辆的常用类别，扩大了候选解释要覆盖的范围。泛化可能沿几何结构发生，而不是按人的名词表发生。新的自然例仍是作者选取的检验例，本课没有独立进行盲测。

来源：Nick Cammarata（2026），Goodfire，Neural Networks Are Already Clean。原图／段落 v-figure。图与原始照片保留原作者权利；本课按原图选择固定状态、重排并加中文标注，未重跑原文模型实验。