推荐理由：做神经网络可解释性研究的团队会关心——SAE特征不稳定不是噪声，而是低维结构的基选择问题，看完能帮你更合理设计实验和解读结果。

推荐理由：这篇论文为LLM控制领域拨乱反正——做模型可解释性、安全对齐或行为调控的团队，值得重新审视稀疏自编码器的潜力，建议点开看看如何用标签修正提升控制效果。

推荐理由：做模型对齐和偏好优化的团队终于有了数据层面的诊断工具——不用再盲目调奖励权重，直接看数据教了模型什么。做安全对齐或模型人格定制的开发者建议点开，能省下大量试错时间。

推荐理由：做可解释性研究的团队终于有了一个统一的理论框架，能系统设计方法而非拼凑碎片，建议关注论文中的对称性和约束推导部分。

推荐理由：做语音安全或深度伪造检测的开发者，这篇论文能帮你理解不同模型的实际决策逻辑，避免盲目调参——看完你会知道该关注环境音还是音素质感。

推荐理由：XtrAIn 解决了传统遮挡归因方法中基线选择和归因偏移的痛点，做可解释 AI 研究的开发者可以直接用，生成更干净的归因图，值得关注。

推荐理由：MoE 模型剪枝的常用假设被实验证伪了——做模型压缩或可解释性研究的团队，建议重新审视你的专家选择策略，别再依赖路由统计指标。

推荐理由：做表征对齐、多模态学习或可解释性研究的团队，这篇论文把概念对齐的混乱局面理清了——CoSAE 用极少量配对数据就能实现强对齐，值得直接复现试试。

推荐理由：做单细胞转录组分析的团队终于有了一个能同时提升性能和可解释性的Transformer方案——scTransformer把基因调控先验直接嵌入注意力机制，比黑盒模型更可信，建议做生物信息学基础模型的研究者点开看看。

推荐理由：做模型可解释性研究的团队会感兴趣——这篇论文把共激活聚类和因果消融结合起来，给出了一个验证注意力头电路的实用方法，建议做电路分析的开发者试试这个闭环流程。

推荐理由：做NLP模型可解释性研究的团队，终于有了一个兼顾效率、黑盒兼容和语言直觉的方案——无需模型内部信息，直接输出可理解的单词子集解释，值得一试。

推荐理由：ReasoningFlow 解决了LRM推理轨迹难以评估和监控的痛点，做模型可解释性、推理质量分析的团队可以直接用开源工具和数据集来深入分析模型行为。