यह शोधपत्र "प्रतिबिंब परिकल्पना" का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रस्तावित करता है कि तंत्रिका नेटवर्क गतिविधि पैटर्न प्रशिक्षण डेटा में नियमितताओं को दर्शाते हैं, तंत्रिका नेटवर्क की आंतरिक कार्यप्रणाली को समझने के "ब्लैक बॉक्स" परिप्रेक्ष्य से आगे बढ़ते हुए। हम सरल आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) और बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) में इस परिघटना के प्रमाण प्रस्तुत करते हैं। इसके बाद हम "चंकिंग" की संज्ञानात्मक अवधारणा का लाभ उठाकर तीन विधियाँ (DSC, PA, और UCD) प्रस्तावित करते हैं जो उच्च-आयामी तंत्रिका जनसंख्या गतिकी को व्याख्या योग्य इकाइयों में विभाजित करती हैं। ये विधियाँ लेबल की उपस्थिति या अनुपस्थिति और तंत्रिका डेटा की विमीयता के आधार पर एक-दूसरे की पूरक हैं, और ऐसी इकाइयाँ (जैसे, शब्द, अमूर्त अवधारणाएँ, और संरचनात्मक योजनाएँ) निकालती हैं जो मॉडल संरचना की परवाह किए बिना अवधारणाओं को कूटबद्ध करती हैं। हम प्रदर्शित करते हैं कि ये निकाले गए खंड तंत्रिका नेटवर्क व्यवहार में एक कारणात्मक भूमिका निभाते हैं, जो एक नवीन व्याख्यात्मक दृष्टिकोण का सुझाव देते हैं जो जटिल शिक्षण प्रणालियों, जिन्हें अक्सर ब्लैक बॉक्स माना जाता है, की समझ को बढ़ाता है।
