From Geometric Recovery to Causal Validation: A Reproducible Audit of Sparse Autoencoder Features, from Superposition Geometry to Causal Inertness
यह शोध पत्र एक कारण संबंधी ऑडिट फ्रेमवर्क (causal audit framework) प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि स्पार्स ऑटोएनकोडर (Sparse Autoencoder) फीचर्स के लिए मानक सहसंबंधी रिकवरी मेट्रिक्स (correlational recovery metrics) अपर्याप्त हैं, क्योंकि वे यह पहचानने में विफल रहते हैं कि "रिकवर" किए गए फीचर्स का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ज्यामितीय आर्टिफैक्ट्स (geometric artifacts) और प्रतिस्पर्धी विकृतियों (competitive pathologies) के कारण कारणहीन (causally inert) है, जिससे ज्यामितीय संरेखण सत्यापन (geometric alignment validation) से कारण सत्यापन (causal verification) की ओर बढ़ने की आवश्यकता उत्पन्न होती है।