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이 논문은 최근 Sparse Feature Circuit 계열(SAE, Transcoder, Edge Pruning, EAP) 연구들을 모두 조합하여 70B 규모 LLM까지 회로(circuit)를 추출할 수 있는 scalable framework를 제안한 논문입니다. 새로운 알고리즘을 실제 구현하여 대규모 실험으로 검증했다기보다는 기존 연구들을 조합한 프레임워크 제안 성격이 강합니다. 특히 일부 실험 수치(70B까지의 결과 등)는 공개 코드나 재현성 정보가 부족하여 실제 구현 여부를 신중하게 해석할…