<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>SAE on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/sae/</link><description>Recent content in SAE on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 08 May 2026 10:48:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/sae/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>The World Inside Neural Networks</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/goodfire-world-inside-neural-networks/</link><pubDate>Fri, 08 May 2026 10:48:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/goodfire-world-inside-neural-networks/</guid><description>Goodfire의 &amp;lsquo;Neural Geometry Series&amp;rsquo; 첫 글. 신경망 내부 표상은 직선 방향이 아니라 곡선 매니폴드 위에 산다고 주장하며, mountain car 스티어링과 슬랜트 라임 매니폴드 사례로 SAE 같은 기존 방법의 한계와 매니폴드 기반 해석·제어 방법론의 필요성을 보인다.</description></item></channel></rss>