据Chris Olah（@ch402）在推特上指出，当前一些AI模型在模拟绝对值函数时，并未像真正的绝对值运算一样对变量p进行无偏处理，而是采用了不同的计算路径来近似实现该函数（来源：Chris Olah，Twitter，2025年8月8日）。这种做法可能导致AI推理任务中的准确性和可解释性下降。对于需要数学精度和透明度的行业应用场景，如金融建模和自动驾驶，AI开发者需优先考虑机制忠实的数学实现。

根据Chris Olah的观点，当前稀疏自编码器（SAE）可解释性辩论的核心在于机制忠实性，即可解释性方法是否准确反映AI模型的内部机制。Olah指出，这一概念常常与其他话题混为一谈，并未被明确提出。他通过给出简单明了的案例，意在推动业界关注可解释性工具是否真实反映神经网络的计算过程。对依赖AI透明度和合规性的企业来说，机制忠实性对于模型可信度、安全性和可审计性具有重要意义（来源：Chris Olah，Twitter，2025年8月8日）。