GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
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Autoencodeurs parcimonieux pour interpréter un modèle v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner et analyser des autoencodeurs parcimonieux pour interpréter les traits d'un modèle
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install sparse-autoencoder-interpretability-2Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent charge un modèle et un autoencodeur pré-entraîné avec SAELens, examine les traits activés par des textes, puis peut entraîner un nouvel autoencodeur. Vous obtenez une analyse des traits internes d'un modèle, pour un usage de recherche.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Compatible avec- Claude Code
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : concepts, installation et chargement d'un autoencodeur pré-entraîné
- references/ : référence de l'API, README et tutoriels pas à pas
Pour qui
- Vous étudiez les neurones polysémantiques d'un modèle
- Vous voulez repérer les traits internes d'un LLM dans un travail de recherche
Pas pour qui
Étiquettes
- interprétabilité
- autoencodeur
- llm
- recherche
- traits
À propos
Vous dites
« Charge l'autoencodeur de ce modèle et liste les traits les plus activés par ce texte. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de entraîner et analyser des autoencodeurs parcimonieux pour interpréter les traits d'un modèle
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/api.md6,8 Ko
- references/README.md2 Ko
- references/tutorials.md9,2 Ko
- SKILL.md14,7 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/nousresearch/hermes-agent/tree/0c74cc682dc81bf78b78a1737b3ee77a820ccb79/optional-skills/mlops/saelens
- Licence
- MIT
Notice
« saelens » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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