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机器学习模型解释

explaining-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果，揭示关键特征影响，辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。

模型可解释性工具

model-explainability-tool

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。

Nnsight远程可解释性

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为研究者提供利用nnsight在本地或NDIF远程节点上探查PyTorch模型的完整流程，涵盖激活分析、补丁注入与追踪操作，方便处理70B+超大模型。

TransformerLens 机制可解释性指南

transformer-lens-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

介绍 TransformerLens 的 HookPoints、激活缓存、激活打补丁和电路分析等机制可解释性流程，帮助研究者解读 GPT 类模型的注意力模式和因果行为。

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