📖 AI 总结

本文提出CircuitTree方法，旨在将神经网络拆解为可解释的模块化子网络（即“电路”）后，再将任意数量的电路重新组合为单一模型。作者指出，此前基于简单并集的电路组合方式存在局限，为此设计了贪心且密度缩放的组合算法，并通过CircuitTree这一基于Θ(N log N)树形组合调度的数据结构将其推广至N个电路。实验从HuBERT中剪枝出39个用于音素分类的电路，将其组合为音节分类器，而这一能力是任何单个音素电路都不具备的。进一步将多个CircuitTree串联为层级式电路流水线后，开放音节转写准确率达到64.8%，与完全不共享电路的上限66.0%仅差1.2个百分点，且电路组件共享率高达99.5%。该工作表明，通过结构化组合可解释子网络，能够以极低的额外参数代价获得超越单个电路的新能力，为神经网络的可解释性与模块化复用提供了可行路径。

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