SEVENSA / RESEARCH INTELLIGENCEINDEPENDENT EDITORIAL ATLAS

Complexity theory

Check the problem size, uniformity, resource measure, reduction and approximation factor. A claim in one restricted model should not be promoted to a statement about every algorithm.

Erklärte Dossiers

01OpenAI
ETH: 3-SAT ∉ 2^o(n) claimed false

Ein Angriff auf die Exponentialzeithypothese

Viele Rätsel scheinen mit ihrer Größe explosionsartig schwieriger zu werden. Ein KI-Beweis stellt diese Annahme infrage.

Unabhängige Prüfung läuft↗
02OpenAI
Complexity theory

Wie schwierig ist die Berechnung der Permanente?

Die Determinante kombiniert Einträge einer quadratischen Matrix. Die Permanente summiert ähnliche Produkte ohne wechselnde Vorzeichen. Diese kleine Änderung führt zu einer anderen Rechenaufgabe.

Formaler Beweis gemeldet↗

Forschungsnotizen

Anthropic

Circuits Updates – September 2024

Complexity theory · provider_announcement

Preliminary interpretability notes on successor heads and on oversampling topics in sparse autoencoder training for safety-relevant features.

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Anthropic

Circuits Updates – August 2024

Complexity theory · provider_announcement

Preliminary interpretability notes on quantified autointerpretability evaluations for sparse autoencoders and self-explaining features.

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Anthropic

Circuits Updates – July 2024

Complexity theory · provider_announcement

Five open challenges for mechanistic interpretability, plus notes on linear representations, rare features, and measuring feature sensitivity.

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Anthropic

Circuits Updates – June 2024

Complexity theory · provider_announcement

Comparing alternative sparse autoencoder architectures on the sparsity and reconstruction tradeoff, plus notes on external interpretability work.

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Anthropic

Circuits Updates – April 2024

Complexity theory · provider_announcement

Preliminary interpretability notes on scaling laws for dictionary learning, sparse autoencoder training, and circuit-analysis techniques.

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Anthropic

Circuits Updates — May 2023

Complexity theory · provider_announcement

Developing interpretability ideas on dictionary learning, defining features, and the possibility of superposition in attention heads.

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