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论文介绍了Matryoshka Attribution（MAttr），一种用于将语言模型输出归因到内部组件的掩码学习方法，在Mechanistic Interpretability Benchmark上取得了顶尖性能，并展示了通过调整权重来修改大语言模型行为的实际应用。