We present a first application of sparse-autoencoder-based mechanistic interpretability to particle physics. Studying a neutrino foundation model pretrained on IceCube data and fine-tuned for direction reconstruction, we identify a validated atlas of physical concepts in the model representation, using a strict validation protocol consisting of held-out tests, matched nuisance controls, and replic

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Finding and using interpretable latents in a neutrino founda](https://arxiv.org/abs/2608.26090v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Raphaël Bonnet-Guerrini, Johann Ioannou-Nikolaides, Inar Timiryasov, Vincenzo Piuri

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⏱️ 2026-08-27 22:02