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本文介绍了一种使用神经理想和神经编码的代数框架，用于分类和解释神经网络中的特征，并在MNIST数据集和开源可视化工具上进行了实际应用。
智能体可解释性正在成为一个研究方向，其中AI智能体自主形成假设、设计实验并完善对模型内部的解释。三个工作——SAGE、Agentic-iModels和HYVE——展示了这一向自主、假设驱动可解释性的转变，改进了特征自动解释、模型设计和电路解释。