Goodfire의 Nick Cammarata는 신경망 내부가 생각보다 직접 해석 가능하며 복잡해 보이는 뉴런도 더 일반적인 개념을 나타낼 수 있다는 가설을 제시했다. 글은 수정한 InceptionV1의 마지막 층을 분석한 사례를 근거로 뉴런과 회로를 직접 살피는 접근을 강조한다. 특정 비전 모델과 연구자의 해석에서 얻은 결과이므로 모든 대규모 언어 모델의 내부 동작을 설명했다는 결론은 아니다. 기존 분해 기법과 비교해 어디까지 재현되는지가 후속 검증 과제다.