研究评估了一种名为Brain-Inspired Modular Training (BIMT)的新方法，通过提高神经网络的可解释性，显著提高了自动电路发现的效率和质量，超越了现有模型在电路质量、发现时间和稀疏性方面的性能。

评估基于脑启发的模块化训练在机制可解释性的自动电路发现中的应用
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