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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

AI商业邮件入侵检测

detecting-business-email-compromise-with-ai

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

采用 AI+NLP 分析写作风格、行为、意图，建立基线并训练变换器模型，配合响应流程，识别传统规则难以捕捉的商业邮件入侵欺骗攻击。

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