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000:07 模型内部将输入信息拆解为“features”（特征单元），类似生物系统中的细胞；并通过 attribution graphs（归因图）观察特征之间如何互相影响。
02:08 模型在推理问题时采用两步激活机制：先激活与问题相关的“中间概念”，再激活最终答案相关的概念。举例说明“达拉斯州的首府是哪里”这一推理过程。
03:46 在生成诗句时，模型会提前激活与押韵或句子结构有关的词语特征，进行目标导向的规划（如“rabbit”提前激活“habit”）。模型生成押韵句子的机制：不是随机选择，而是根据目标押韵词，提前规划整句结构，再从词库中挑选满足要求的词语。
04:10 模型内部存在跨语言共享的通用语义处理机制，它们先处理抽象概念，再映射到具体语言表达中，从而实现高度迁移与语言理解能力。
07:54 隐藏模式机制出现：模型会将与其“助手角色”相关的某些功能和特征，整合为其核心身份的一部分，嵌入整体表征中。当模型以“助手身份”运行时，这些隐藏机制会被自动激活，成为其“常用功能”被吸收整合。这可能是无意识形成的行为模式。
