本次播客聚焦于 Goodfire AI 公司及其在人工智能（AI）模型设计中的可解释性（Interpretability）研究。Goodfire AI 是一家 AI 研究公司，致力于通过可解释性来理解、学习和设计 AI 模型，并相信可解释性是实现安全、强大 AI 的关键。他们将可解释性从研究领域推广到实际生产应用，尤其是在高风险行业。

播客中，Goodfire AI 的 Mark Bissell 和 Myra Deng 分享了公司的愿景、技术以及他们在可解释性领域的最新进展。他们讨论了可解释性的定义及其在 AI 开发生命周期中的应用，包括数据预处理、模型训练和后处理阶段。特别地，他们强调了将可解释性应用于训练过程的重要性，这与许多仅在模型训练后进行分析的方法不同。

讨论还深入到具体的技术应用，如 SAEs（Sparse Autoencoders）和探针（Probes）在理解模型内部表示方面的作用，以及它们在检测和减轻模型中的有害行为（如幻觉、偏见）方面的局限性。他们还展示了“引导”（Steering）技术，允许用户在运行时实时调整模型行为，例如改变模型的语言风格，并将其应用于大型模型（如 1 万亿参数的 Kimmy K2）。

此外，Goodfire AI 的工作还扩展到科学发现领域，特别是与生命科学伙伴合作，利用可解释性技术识别阿尔茨海默病的新型生物标志物。他们还探讨了可解释性在图像、视频和世界模型中的应用潜力，以及其在解决 AI 与人类交互问题中的作用。

最后，他们强调了可解释性研究的易入门性、社区的开放性和协作性，并鼓励更多人参与到这个快速发展的领域中。他们也提到了公司正在积极招聘相关人才，并寻求设计合作伙伴，以共同推动 AI 的发展和应用。