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.

Dossier spiegati

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

Una sfida all'ipotesi del tempo esponenziale

Alcuni problemi diventano enormemente più difficili quando crescono. Un argomento prodotto dall'IA contesta questa previsione.

Revisione indipendente attesa↗
02OpenAI
Complexity theory

Quanto è difficile calcolare il permanente?

Il determinante combina gli elementi di una matrice quadrata. Il permanente somma prodotti simili senza alternare i segni. Questa piccola differenza cambia notevolmente il problema computazionale.

Prova formale annunciata↗

Note di ricerca

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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