根据@transformerclrts在《Towards Monosemanticity》一文（transformer-circuits.pub/2023/monosemanticity）的分析，文中提出的“干扰权重”概念为理解Transformer模型中神经元可解释性提供了关键依据。研究显示，干扰权重直接影响神经元的单义性，对于企业在模型调优、可控性及AI系统安全性等方面具有重要实际应用价值。这为AI透明化和可解释性相关业务提供了新的市场机遇（来源：transformer-circuits.pub/2023/monosemanticity）。

据Anthropic官方推特（@AnthropicAI）发布，该公司推出了面向开源权重AI模型的开源可解释性工具。根据其官方说明，这些工具能够帮助开发者和企业更好地理解并可视化大型语言模型，实现模型调试和决策追踪，有助于加强AI部署过程中的透明度和合规性。相关资源已通过GitHub开源，支持模型检测、特征归因等功能，为AI安全研究和企业负责任地集成AI提供了实际解决方案（来源：Anthropic官方推特，2025年5月29日）。