Анализ страницы https://mechinterpworkshop.com/posters/
Основное Готовность: 100%
Домен
mechinterpworkshop.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-us
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-us.
Скорость загрузки
~0,94сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,94сек оптимальна.
Объем документа
369Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 369Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700&display=swap | |
| stylesheet | /css/main.min.80ffae4e11ace5c445e59c8283c695328c55c3d773f5fd2fa897288ff1252804.css |
Серверные заголовки
Кол-во: 13
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 13шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Cache-Control | public, must-revalidate, max-age=0 |
| cache-status | "Netlify Edge"; fwd=miss; fwd-status=200; stored |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 07:59:47 GMT |
| ETag | "d860394a30828ac9e68ab4e6a94b0caa-ssl" |
| Server | Netlify |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| X-Frame-Options | DENY |
| x-nf-request-id | 01M0SCGQB4XE94Z5RM2J38K60D |
| X-XSS-Protection | 1; mode=block |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
Netlify
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: Netlify.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Posters
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 7, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
The Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026. How can we use the internals of neural networks to understand a model better?
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 133, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1 |
| name | description | The Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026. How can we use the internals of neural networks to understand a model better? |
Оптимизация Готовность: 55%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 2 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 29 достаточно.
Кол-во знаков контента 292418 на странице оптимально.
Кол-во слов 39708 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 9. Это хорошо.
Тошнота
18,47
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
44,36%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| models | 341 | 0,86% |
| poster | 243 | 0,61% |
| abstract | 197 | 0,50% |
| across | 184 | 0,46% |
| language | 176 | 0,44% |
| session | 159 | 0,40% |
| representations | 136 | 0,34% |
| features | 116 | 0,29% |
| sparse | 109 | 0,27% |
| training | 104 | 0,26% |
| interpretability | 101 | 0,25% |
| reasoning | 99 | 0,25% |
| attention | 98 | 0,25% |
| behavior | 95 | 0,24% |
| feature | 85 | 0,21% |
| internal | 84 | 0,21% |
| steering | 81 | 0,20% |
| morning | 80 | 0,20% |
| afternoon | 79 | 0,20% |
| mechanistic | 77 | 0,19% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 288 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 76
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 76 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
<svg class="home-icon" width="18" height="18" viewbox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentcolor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M3 9l9-7 9 7v11a2 2 0 01-2 2H5a2 2 0 01-2-2z"></path><polyline points="9 22 9 12 15 12 15 22"></polyline></svg>
<span class="home-text">Home</span>
|
|
| /schedule/ |
Schedule
|
|
| /posters/ |
Posters
|
|
| /neurips2025/ |
NeurIPS 2025
|
|
| /posters/ |
Poster (193)
|
|
| /posters/virtual/ |
Virtual poster (163)
|
|
| /schedule/ |
schedule
|
|
| /poster-pdfs/98.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/170.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/187.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/203.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/271.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/288.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/362.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/412.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/442.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/546.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/650.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/661.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/120.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/193.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/212.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/367.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/425.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/566.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/744.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/769.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/135.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/172.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/267.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/359.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/595.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/767.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/804.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/114.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/214.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/272.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/290.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/487.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/61.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/97.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/100.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/129.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/156.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/340.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/344.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/578.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/624.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/646.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/666.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/676.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/732.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/737.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/746.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/191.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/202.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/251.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/373.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/475.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/718.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/800.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/93.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/165.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/414.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/86.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/137.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/162.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/199.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/263.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/277.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/393.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/417.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/446.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/514.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/617.pdf |
Poster PDF
|
|
| /poster-pdfs/648.pdf |
Poster PDF
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 194
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 194 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| icml2024mi.pages.dev |
ICML 2024
|
| openreview.net |
Variant-specific crosscoder features are seed-stable but not detectably task-causal in a GRPO-LoRA math setting
|
| openreview.net |
From Noise to Diversity: Random Embedding Injection in LLM Reasoning
|
| openreview.net |
MultiSTEVE-1s: A Model Zoo and Interpretability Suite for Instruction-Following Vision Agents
|
| openreview.net |
Vision-Language Binding in In-Context Image Generation
|
| openreview.net |
Predictive Concept Decoders: Training Scalable End-to-End Interpretability Assistants
|
| openreview.net |
Representational Geometry Reveals How Context Structures Concept Spaces in Language Models
|
| openreview.net |
The Geometric Wall: Manifold Structure Predicts Layerwise Sparse Autoencoder Scaling Laws
|
| openreview.net |
From Tokens to Policy: Causal and Interpretable Heterogeneous Treatment Effects Identification
|
| openreview.net |
The Dark Subspace of Fine-Tuning Memorisation
|
| openreview.net |
Analysis-by-Proxy: Localization Signals in VLMs Operating as Condition Encoders
|
| openreview.net |
Manifold Steering Reveals the Shared Geometry of Neural Network Representation and Behavior
|
| openreview.net |
Validating Causal Abstraction Metrics on Simulated Complex Systems
|
| openreview.net |
How do Small Transformer Models Learn Hard Math Tasks?
|
| openreview.net |
Conditional Dependence Structure in Sparse Autoencoder Features
|
| openreview.net |
How Optimality Structures Sparse Dictionaries: A Theory for Understanding SAE Representations
|
| openreview.net |
Subliminal Learning is Non-Semantic Distillation
|
| openreview.net |
Censored LLMs as a Natural Testbed for Secret Knowledge Elicitation
|
| openreview.net |
Cross-Layer Transcoders are incentivized to learn Unfaithful Circuits
|
| openreview.net |
Localizing RL-Induced Tool Use to a Single Crosscoder Feature
|
| openreview.net |
Surrogate Fidelity: When Can Open LLMs Explain Closed Ones?
|
| openreview.net |
Size Doesn't Matter: Cosine-Scored Sparse Autoencoders
|
| openreview.net |
Language Models Learn Universal Representations of Numbers and Why You Should Care
|
| openreview.net |
Multiplication Beyond Groups: Stratified Fourier Mechanisms in Transformer Circuits
|
| openreview.net |
Multi-Granular Node Pruning for Causal Circuit Discovery
|
| openreview.net |
LLMs Know They're Wrong and Agree Anyway: The Shared Sycophancy-Lying Circuit
|
| openreview.net |
Decomposing Query-Key Feature Interactions Using Contrastive Covariances
|
| openreview.net |
Emergent Analogical Reasoning in Transformers
|
| openreview.net |
ProtoMech: Protein Circuit Tracing via Cross-layer Transcoders
|
| openreview.net |
Induction Meets Biology: Mechanisms of Repeat Detection in Protein Language Models
|
| openreview.net |
Arithmetic in the Wild: Llama uses Base-10 Addition to Reason About Cyclic Concepts
|
| openreview.net |
Probing Hybrid Language Models for In-Context Recall
|
| openreview.net |
Sink vs. diagonal patterns as mechanisms for attention switch and oversmoothing prevention
|
| openreview.net |
Ghost Heads Across Training: When Greedy and Distributional Patching Disagree
|
| openreview.net |
Mechanistic Interpretability of Loop Control-Flow Generation
|
| openreview.net |
Finding Interpretable Prompt-Specific Circuits in Language Models
|
| openreview.net |
Circuit Tracing in Autoregressive Protein Language Models
|
| openreview.net |
C-Δθ: Circuit-Restricted Weight Arithmetic for Selective Refusal
|
| openreview.net |
Demystifying Variance in Circuit Discovery of LLMs
|
| openreview.net |
Large Language Models Generate Harmful Content Using a Distinct, Unified Mechanism
|
| openreview.net |
Language Triggers Hijack Language Circuits: A Mechanistic Analysis of Backdoor Behaviors in Large Language Models
|
| openreview.net |
When Is an Attention Head a Computational Unit? Shared Circuits Despite Orthogonal Representations
|
| openreview.net |
Detection Without Suppression: A Sign Flip in IOI Circuit Formation
|
| openreview.net |
Cross-Model Circuit Discovery
|
| openreview.net |
Additive Relational Bindings in Transformers: What Sparse Autoencoders Miss
|
| openreview.net |
Shared Semantics, Divergent Mechanisms: Unsupervised Feature Discovery by Aligning Semantics and Mechanisms
|
| openreview.net |
Mechanistic Interpretability of Adversarial Suffixes Reveals Non-Robust Shortcuts of Safety Monitors
|
| openreview.net |
LLM Jailbreaks Exploit Attention Sinks
|
| openreview.net |
Row-Attention Extracts, Column-Attention Projects: How ConTextTab Solves In-Context Linear Classification
|
| openreview.net |
Discovering Mechanisms in Tokenized Graph Transformers
|
| openreview.net |
Translation Heads: Disentangling meaning from language in LLM-based machine translation
|
| openreview.net |
Mechanistic Evidence for Preserved-but-Misaligned Representations in Non-IID FedAvg
|
| openreview.net |
Hallucination-Induction, Not Calibration: When Multi-Feature SAE Steering Looks Like It Works
|
| openreview.net |
Same Concept, Different Directions: Cross-Modal Feature Heterogeneity in Sparse Autoencoders
|
| openreview.net |
SPICE: Simple Polysemantic feature Interpretation via Clustering-based Explanations
|
| openreview.net |
The Expert Strikes Back: Interpreting Mixture-of-Experts Language Models at Expert Level
|
| openreview.net |
Expander Sparse Autoencoders: Parameter-Efficient Dictionaries for Mechanistic Interpretability
|
| openreview.net |
Ghost Tracks: Hypothesis Competition in Sparse Feature Space as a Preliminary Signal of LLM Hallucinations
|
| openreview.net |
Decompose Sparsely Where You Should, Absorb Densely Where You Should Not
|
| openreview.net |
Geometry-Adaptive Explainer for Faithful Dictionary-Based Interpretability under Distribution Shift
|
| openreview.net |
PolySAE: Modeling Feature Interactions in Sparse Autoencoders via Polynomial Decoding
|
| openreview.net |
From Directions to Regions: Decomposing Activations in Language Models via Local Geometry
|
| openreview.net |
Position: Use Sparse Autoencoders to Discover Unknowns
|
| openreview.net |
Sparse Autoencoders are Capable LLM Jailbreak Mitigators
|
| openreview.net |
Discovering Cross-Language Reasoning Invariance in LLMs with Geometry-Invariant Sparse Autoencoders
|
| openreview.net |
FTC: Fourier Transcoder for Monosemantic Sparse Feature Decomposition in Vision Language Model
|
| openreview.net |
Crosscoders Identify Shared or Specific Features between the Human Brain and Language Models
|
| openreview.net |
Feature-Resolved Attention
|
| openreview.net |
Feature Recovery Requires Structured Event Regimes in Sparse Reconstruction
|
| openreview.net |
Scaling Laws for SAE Training Data
|
| openreview.net |
Investigating Expert Semantic Specialization in Mixture-of-Expert Models
|
| openreview.net |
Sparse Autoencoders for LoRA-Adapted CLIP Under Domain Shift
|
| openreview.net |
Unstable Features, Reproducible Subspaces: Understanding Seed Dependence in Sparse Autoencoders
|
| openreview.net |
RouterInterp: Understanding Superposed Specialisation in Mixture of Experts Routing
|
| openreview.net |
The Geometric Canary: Predicting Steerability and Detecting Drift via Representational Stability
|
| openreview.net |
Old Habits Die Hard: How Conversational History Geometrically Traps LLMs
|
| openreview.net |
Attacking the Representation Manifold: A Mechanistic Study of Adversarial Robustness in Modular Addition
|
| openreview.net |
Lossy Superposition: Predicting Compositional Errors Without Seeing Inputs
|
| openreview.net |
The Information Geometry of Softmax: Probing and Steering
|
| openreview.net |
Singular Vectors of Attention Heads Align with Features
|
| openreview.net |
Hallucination as Commitment Failure: Larger LLMs Misfire Despite Knowing the Answer
|
| openreview.net |
Mechanistic Evidence for Spectral Structures in Prior-Data Fitted Networks
|
| openreview.net |
What Cosine Similarity of Label Representations Can and Cannot Tell us
|
| openreview.net |
Covert Trait Propagation Is Representation Alignment: Mechanistic Evidence from Hidden-Channel Distillation
|
| openreview.net |
What is Missing? Explaining Neurons Activated by Absent Concepts
|
| openreview.net |
Relational Linear Properties in Language Models: An Empirical Investigation
|
| openreview.net |
MetaOthello: A Controlled Study of Multiple World Models in Transformers
|
| openreview.net |
Fixed Universal Transformer
|
| openreview.net |
User Persona Subspaces Modulate Refusal Behavior in Language Models
|
| openreview.net |
Hierarchical Concept Geometry in Language Representations Emerges from Word Co-occurrence
|
| openreview.net |
Towards \textit{Effective Theory} of LLMs: A Representation Learning Approach
|
| openreview.net |
Transformers learn factored representations
|
| openreview.net |
The Channel Geometry of Refusal: Mechanistic Diagnosis of Alignment Collapse Under KV Quantization
|
| openreview.net |
Logit Distance Bounds Representational Similarity
|
| openreview.net |
Masked Diffusion Training Induces Resampling-like Carry Representations in Addition
|
| openreview.net |
InverseScope: Scalable Activation Inversion for Interpreting Large Language Models
|
| openreview.net |
Scale Determines Whether Language Models Organize Representation Geometry for Prediction
|
| openreview.net |
GRAFT: Geometric Representations of Alignment’s Fingerprint in Transformer Belief Trajectories
|
| openreview.net |
Metric Choice Determines Semantic Geometry in LLM Hidden States: A measurement Study of Hidden-State Geometry
|
| openreview.net |
Two Refusals or One? Disentangling Safety and Epistemic Abstention Directions in Language Model Activations
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://mechinterpworkshop.com/posters/ готова к продвижению на 47%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: