What is Neuronpedia?
理解复杂人工智能模型内部的运作机制是当今该领域面临的最严峻挑战之一。随着模型规模越来越大，能力越来越强，深入探究这个“黑盒”对于安全性、对齐以及推进人工智能科学至关重要。Neuronpedia 提供了一个专门设计的开源平台，旨在加速您的机制可解释性研究，为您提供突破所需的数据、工具和协作环境。我们负责处理基础设施——可视化、工具、扩展和托管——因此您可以完全专注于研究。
主要功能
🔍 探索海量数据集： 访问和分析超过 4TB 的预计算数据，包括神经元激活、特征解释（例如 Sparse Autoencoders - SAEs 生成的解释）以及各种模型中的相关元数据。该平台支持多种可解释性方法，包括探针、潜在变量/特征、概念和自定义向量。
🧭 引导模型行为： 通过在推理过程中修改激活来直接实验模型内部结构。使用已识别的潜在变量/特征或自定义向量来影响 instruct (chat) 和推理模型中的模型输出。微调温度、强度和种子等引导参数以进行受控实验。
🔎 高级搜索功能： 高效筛选超过 5000 万个潜在变量、特征和向量。使用自然语言描述进行语义搜索，或者通过推理在模型中运行自定义文本提示，以精确定位激活最强的内部组件。
🔬 检查神经组件： 深入研究单个探针、潜在变量或特征。检查激活最多的数据集示例，分析对输出 logits 的影响，可视化激活密度，并在界面中直接执行实时推理测试。创建可共享的列表或嵌入仪表板以进行协作。
💻 全面的 API 和库： 将 Neuronpedia 的功能直接集成到您的研究工作流程中。通过完善的 API（带有 OpenAPI 规范）和便捷的 Python/TypeScript 库，以编程方式访问所有平台功能，包括数据探索、引导和搜索。
🌐 开源基础： 构建于透明且社区驱动的平台之上。核心 Neuronpedia 代码库和广泛的数据集可在 GitHub 上获得，鼓励研究社区贡献、验证和扩展。
用例
模型中的概念映射： 假设您正在研究像 Llama 3.1 这样的模型如何表示诸如“乐观”或“Python 代码”之类的抽象概念。您可以使用 Neuronpedia 的 Search 功能，通过语义描述或相关文本提示来识别潜在的相关特征/潜在变量。然后，使用 Inspect 工具分析它们的顶级激活和下游效应，验证它们是否一致地编码目标概念。
验证因果干预： 在识别出一个似乎代表特定安全问题（例如，生成有害内容）的特征后，您可以使用 Steer 功能。通过在相关提示的推理过程中主动抑制或放大此特征的激活，您可以测试关于其在模型行为中因果作用的假设，并可能开发出减轻相关风险的方法。
跨架构的比较分析： 研究不同的模型（例如，Gemma-2 与 GPT2-Small）如何表示相似的信息？使用 Explore 和 Inspect 工具来浏览和比较两种模型中等效层或概念中的激活或学习特征（如 SAEs），从而揭示架构差异和表示策略。
结论
Neuronpedia 是人工智能可解释性社区的基础资源。通过在开源框架内提供大规模数据集、强大的交互式工具和编程访问，它旨在显著降低入门门槛，并加速对神经网络理解的进展。无论您是探索现有模型、开发新的可解释性技术还是实验模型控制，Neuronpedia 都能提供支持您工作的基础设施。
More information on Neuronpedia
Launched
2023-06
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
871499
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29.2K
Tech used
Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Neuronpedia was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-01.
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