Cornell University（康奈尔大学）

Program-as-Weights: A Programming Paradigm for Fuzzy Functions

程序即权重：一种模糊函数的编程范式

Wentao Zhang, Liliana Hotsko, Woojeong Kim, Pengyu Nie, Stuart Shieber, Yuntian Deng

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出模糊函数编程范式，通过Program-as-Weights方法将自然语言规范编译为轻量可执行神经工件，在保持性能的同时大幅降低推理成本。

Mechanistic Interpretability and Causal Feature Steering of Neural Quantum States via Sparse Autoencoders

神经量子态的机械可解释性与因果特征引导：基于稀疏自编码器

Zihao Qi, Christopher Earls

机构 * Department of Physics, Cornell University（康奈尔大学物理系） ； Center for Applied Mathematics, Cornell University（康奈尔大学应用数学中心） 纠错

AI总结 利用稀疏自编码器从神经量子态内部激活中无监督提取物理可观测量相关特征，并通过后训练干预单一特征因果地平滑引导对应可观测量，揭示其可解释内部表示。

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