DCD：数据驱动电路发现方法提出

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出的一篇论文提出数据驱动电路发现方法（DCD）。报道称，现有电路定位方法假设同一任务的所有样本由同一机制实现，因而会忽略任务内的机制多样性；为此，作者在电路发现流程前增加分组步骤，并提出基于逐样本归因模式聚类的实例 DCD-Cluster。报道称，在四个任务和三个模型上，DCD-Cluster 将数据集分解为多个子集，其电路呈现不同的忠实度模式。该报道未提及此前是否有相关报道，也未给出与早先报道存在数字、时间或说法不一致的情况。目前进展停留在方法提出与实验观察层面，报道未涉及后续应用或复现情况。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。