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First, a brief aside on my overall motivation for working on this stuff. Mechanistic Interpretability (MI/mech interp) is the study of ML model internals whose aim is to understand from first principles why models behave and work as they do. You can kind of think of it as the machine learning analogue of reverse engineering software. It is similar in spirit to the science of biological neural networks, but applied to artificial neural networks instead.
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