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大型語言模型到底會不會「思考」🧠？這次我們終於有機會一探究竟。Anthropic 發表兩篇突破性的研究，透過名為「電路追蹤（Circuit Tracing）」的方法，第一次打開了語言模型的腦袋，讓我們看到 Claude 是如何推理、做決策、甚至提前規劃答案。
這集我們聊聊：
📌 為什麼 LLM 這麼難解釋？
📌 MLP 到底在模型裡做了什麼？
📌 CLT 是怎麼繞過黑盒、還原語意電路？
📌 Claude 真的有「中間想法」還是只是唬人？
📌 未來會不會出現一個完全可控、可理解的 AI？
此外，當然也要來看一下Llama 4 的災難現場——表面 benchmark 飆高，實際上卻連 strawberry 都拼不對？Meta 說的和大家實際拿到的版本真的一樣嗎？ChatBot Arena 上測試的是誰？這場開源大戰背後，又藏了哪些沒說清楚的眉角🧐？
00:00 開頭
02:41 Llama 4 發表
05:42 實測翻車
09:42 測試版不等於開源版？
10:50 Meta 為何這麼趕？
12:27 LLM 可解釋性的困難
14:05 Claude 的思維過程
15:20 LLM 有計畫能力
17:57 技術細節
20:48 為何 LLM 是黑盒？
21:25 怎麼打開黑盒？
23:34 未來會有可解釋的 LLM？
26:13 結論：今天學到什麼？
🎧 聽完也歡迎留言告訴我：你覺得語言模型真的「有在思考」嗎？Llama 4 的表現，有讓你失望嗎？
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