用稀疏自编码器构建可审计的 AI 文本检测器

研究者提出一条流水线，将微调后的神经文本检测器转换为基于人类可读概念的分类器：直接在检测器残差流上训练稀疏自编码器（SAE），为每个 SAE 特征分配自动解释标签，仅保留描述通过全局保真度阈值的特征，再在其上训练轻量分类器。