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cccskills

「sparse autoencoders」の検索結果

8 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

saelens

無料日本語概要

言語モデル内部の反応を少数の特徴に分解し、学習した概念を調べます。学習済みSAEの分析、自作SAEの訓練、特徴を使った出力調整と品質評価を案内します。

  • 学習済みSAEで特徴を調べたいとき
  • 特定のモデル層にSAEを訓練する
  • 入力文ごとの特徴の反応を比較する
NousResearch/hermes-agent25.3万2026年10月13日 更新

Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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davila7/claude-code-templates3.3万2026年10月12日 更新

Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs1.4万2026年10月11日 更新

Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills3,6732026年8月31日 更新

Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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Lord1Egypt/awesome-skill-forge22026年6月10日 更新

saelens

無料

Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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huang-sh/DeepScience42026年7月15日 更新

Fornece orientação para treinar e analisar Autoencodificadores Esparsos (SAEs) usando SAELens para decompor ativações de redes neurais em features interpretáveis. Use ao descobrir features interpretáveis, analisar superposição ou estudar representações monossemânticas em modelos de linguagem.

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artubss/SKILLS-CLAUDE-CODE112026年5月17日 更新

Provides guidance for training and analyzing Sparse Autoencoders (SAEs) using SAELens to decompose neural network activations into interpretable features. Use when discovering interpretable features, analyzing superposition, or studying monosemantic representations in language models.

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ibragimov-oasis/vibe-coder22026年6月24日 更新