Ник Каммарата, исследователь из лаборатории Goodfire, опубликовал эссе «Neural Networks Are Already Clean», в котором заявляет, что внутренние процессы современных ИИ-моделей гораздо понятнее, чем предполагалось ранее. По его данным, в модели Qwen3-32B около 90% нейронов выполняют одну четкую функцию, а лишь 2–4% остаются необъяснимыми. Каммарата пересматривает свою прежнюю теорию суперпозиции, утверждая, что многие примеры «полисемантичности» (когда один нейрон отвечает за разные концепты) были неверно истолкованы и на самом деле являются примерами обобщения по форме или смыслу. Это заявление вызвало дискуссию в научном сообществе. Сотрудник OpenAI, известный под псевдонимом Roon, назвал работу историческим моментом, который может упростить задачу обеспечения безопасности ИИ. Однако Нил Нанда из Google DeepMind призывает к осторожности, отмечая, что выводы Каммараты не меняют общую картину фундаментальных проблем интерпретируемости. Нанда сомневается, что результаты, полученные на одних моделях, можно полностью экстраполировать на все архитектуры, и настаивает на том, что теория суперпозиции по-прежнему актуальна.