GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Analyser les activations d'un modèle avec SAELens v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner ou charger des autoencodeurs épars pour décomposer les activations 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-autoencoders-interpretabilitySans 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 vous guide pour installer SAELens, charger un autoencodeur épars pré-entraîné, récupérer les activations d'un modèle et les encoder en traits interprétables. Il présente aussi l'entraînement de nouveaux autoencodeurs.
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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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, chargement d'un SAE et encodage des activations
- references/api.md, tutorials.md et README.md : API, tutoriels et démarrage
Pour qui
- Vous cherchez des traits interprétables dans un réseau de neurones
- Vous étudiez la superposition et la polysémie des neurones
Pas pour qui
Étiquettes
- interprétabilité
- autoencodeurs
- activations
- recherche
À propos
Vous dites
« Charge un autoencodeur épars pour GPT-2 et liste les traits qui s'activent sur 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 ou charger des autoencodeurs épars pour décomposer les activations d'un modèle
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/api.md7,1 Ko
- references/README.md2,2 Ko
- references/tutorials.md9,5 Ko
- SKILL.md12,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/04-mechanistic-interpretability/saelens
- Licence
- MIT
Notice
« sparse-autoencoder-training » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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