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）。

根据Chris Olah（@ch402）的最新研究，AI玩具模型中的干扰权重表现出与“Towards Monosemanticity”研究中发现的现象高度相似。这一分析表明，简化的神经网络模型也能够模拟真实大型模型中的复杂单义性行为，有助于加速AI可解释性和特征对齐的理解。该成果为开发可解释性AI的企业带来新商机，推动更透明、更可信赖的人工智能系统设计（来源：Chris Olah，Twitter，2025年7月29日）。