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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。

Active Directory分层防护模型

configuring-active-directory-tiered-model

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

介绍如何落地微软ESA增强安全管理环境的分层管理模型，涵盖Tier0/1/2分离、特权访问工作站、认证策略域等，帮助强化AD权限边界并形成可审计的合规材料。

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