[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-stanfordnlp--pyvene":3,"tool-stanfordnlp--pyvene":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":72,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":92,"forks":93,"last_commit_at":94,"license":95,"difficulty_score":96,"env_os":97,"env_gpu":98,"env_ram":97,"env_deps":99,"category_tags":105,"github_topics":106,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":112,"updated_at":113,"faqs":114,"releases":144},9693,"stanfordnlp\u002Fpyvene","pyvene","Stanford NLP Python library for understanding and improving PyTorch models via interventions","pyvene 是由斯坦福 NLP 团队开发的开源 Python 库，旨在通过“干预”技术帮助用户深入理解并优化 PyTorch 模型。在人工智能研究中，想要探究模型内部机制或修正其行为往往十分困难，而 pyvene 提供了一套标准化的方法，让研究者能够直接修改模型运行时的内部状态（如特定神经元的激活值），从而轻松实现模型编辑、行为引导、鲁棒性测试及可解释性分析。\n\n这款工具特别适合 AI 研究人员和深度学习开发者使用。其核心亮点在于极高的灵活性与兼容性：用户无需重新定义模型架构，即可对 RNN、ResNet、Transformer 乃至 Mamba 等各种主流模型进行干预。pyvene 将复杂的干预操作封装为可序列化的字典对象，不仅支持在多个位置并行或串行执行自定义策略，还能方便地通过 HuggingFace 分享与复用。无论是想调试生成式大模型的解码步骤，还是探索神经网络的黑盒逻辑，pyvene 都能让实验过程变得更加直观高效，是连接理论研究与模型实践的有力桥梁。","\u003Cbr \u002F>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch1 align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstanfordnlp_pyvene_readme_2f8bdedaf843.png\" height=\"100\">\u003C\u002Fh1>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2403.07809\">\u003Cstrong>Read our paper »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cstrong>Read the docs »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>     \n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpepy\u002Fdt\u002Fpyvene?color=green\">\u003C\u002Fimg>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fpyvene?color=red\">\u003C\u002Fimg>\u003C\u002Fa> \n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fl\u002Fpyvene?color=blue\">\u003C\u002Fimg>\u003C\u002Fa>\n\n# A Library for _Understanding_ and _Improving_ PyTorch Models via Interventions\n\n**pyvene** is an open-source Python library for intervening on the internal states of\nPyTorch models. Interventions are an important operation in many areas of AI, including\nmodel editing, steering, robustness, and interpretability.\n\npyvene has many features that make interventions easy:\n\n- Interventions are the basic primitive, specified as dicts and thus able to be saved locally\n  and shared as serialisable objects through HuggingFace.\n- Interventions can be composed and customised: you can run them on multiple locations, on arbitrary\n  sets of neurons (or other levels of granularity), in parallel or in sequence, on decoding steps of\n  generative language models, etc.\n- Interventions work out-of-the-box on any PyTorch model! No need to define new model classes from\n  scratch and easy interventions are possible all kinds of architectures (RNNs, ResNets, CNNs, Mamba).\n\npyvene is under active development and constantly being improved 🫡\n\n\n> [!IMPORTANT]\n> Read the pyvene docs at [https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F](https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F)!\n\n\n## Installation\n\nTo install the latest stable version of pyvene:\n\n```\npip install pyvene\n```\n\nAlternatively, to install a bleeding-edge version, you can clone the repo and install:\n\n```\ngit clone git@github.com:stanfordnlp\u002Fpyvene.git\ncd pyvene\npip install -e .\n```\n\nWhen you want to update, you can just run `git pull` in the cloned directory.\n\nWe suggest importing the library as:\n\n```\nimport pyvene as pv\n```\n\n## Citation\nIf you use this repository, please consider to cite our library paper:\n```bibtex\n@inproceedings{wu-etal-2024-pyvene,\n    title = \"pyvene: A Library for Understanding and Improving {P}y{T}orch Models via Interventions\",\n    author = \"Wu, Zhengxuan and Geiger, Atticus and Arora, Aryaman and Huang, Jing and Wang, Zheng and Goodman, Noah and Manning, Christopher and Potts, Christopher\",\n    editor = \"Chang, Kai-Wei and Lee, Annie and Rajani, Nazneen\",\n    booktitle = \"Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 3: System Demonstrations)\",\n    month = jun,\n    year = \"2024\",\n    address = \"Mexico City, Mexico\",\n    publisher = \"Association for Computational Linguistics\",\n    url = \"https:\u002F\u002Faclanthology.org\u002F2024.naacl-demo.16\",\n    pages = \"158--165\",\n}\n```\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstanfordnlp_pyvene_readme_f5464b8a2a9d.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#stanfordnlp\u002Fpyvene&stanfordnlp\u002Fpyreft&Date)\n\n","\u003Cbr \u002F>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch1 align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstanfordnlp_pyvene_readme_2f8bdedaf843.png\" height=\"100\">\u003C\u002Fh1>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2403.07809\">\u003Cstrong>阅读我们的论文 »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cstrong>阅读文档 »\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>     \n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpepy\u002Fdt\u002Fpyvene?color=green\">\u003C\u002Fimg>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fpyvene?color=red\">\u003C\u002Fimg>\u003C\u002Fa> \n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyvene\u002F\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fl\u002Fpyvene?color=blue\">\u003C\u002Fimg>\u003C\u002Fa>\n\n# 一个通过干预来 _理解_ 和 _改进_ PyTorch 模型的库\n\n**pyvene** 是一个开源的 Python 库，用于对 PyTorch 模型的内部状态进行干预。干预在许多 AI 领域中都是一项重要操作，包括模型编辑、可控生成、鲁棒性以及可解释性等。\n\npyvene 具有许多使干预变得简单的特性：\n\n- 干预是基本的原语，以字典形式表示，因此可以本地保存，并通过 HuggingFace 作为可序列化的对象进行共享。\n- 干预可以组合和自定义：你可以在多个位置运行它们，针对任意数量的神经元（或其他粒度级别），并行或按顺序执行，甚至应用于生成式语言模型的解码步骤等。\n- 干预可以直接应用于任何 PyTorch 模型！无需从头定义新的模型类，各种架构（RNN、ResNet、CNN、Mamba 等）都可以轻松实现干预。\n\npyvene 目前仍在积极开发中，并不断改进 🫡\n\n\n> [!IMPORTANT]\n> 请访问 [https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F](https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F) 阅读 pyvene 的文档！\n\n\n## 安装\n\n要安装最新稳定版的 pyvene：\n\n```\npip install pyvene\n```\n\n或者，如果你想安装前沿版本，可以克隆仓库并安装：\n\n```\ngit clone git@github.com:stanfordnlp\u002Fpyvene.git\ncd pyvene\npip install -e .\n```\n\n需要更新时，只需在克隆的目录中运行 `git pull` 即可。\n\n我们建议这样导入该库：\n\n```\nimport pyvene as pv\n```\n\n## 引用\n如果你使用了这个仓库，请考虑引用我们的库论文：\n```bibtex\n@inproceedings{wu-etal-2024-pyvene,\n    title = \"pyvene: A Library for Understanding and Improving {P}y{T}orch Models via Interventions\",\n    author = \"Wu, Zhengxuan and Geiger, Atticus and Arora, Aryaman and Huang, Jing and Wang, Zheng and Goodman, Noah and Manning, Christopher and Potts, Christopher\",\n    editor = \"Chang, Kai-Wei and Lee, Annie and Rajani, Nazneen\",\n    booktitle = \"Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 3: System Demonstrations)\",\n    month = jun,\n    year = \"2024\",\n    address = \"Mexico City, Mexico\",\n    publisher = \"Association for Computational Linguistics\",\n    url = \"https:\u002F\u002Faclanthology.org\u002F2024.naacl-demo.16\",\n    pages = \"158--165\",\n}\n```\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstanfordnlp_pyvene_readme_f5464b8a2a9d.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#stanfordnlp\u002Fpyvene&stanfordnlp\u002Fpyreft&Date)","# pyvene 快速上手指南\n\npyvene 是一个开源 Python 库，旨在通过对 PyTorch 模型内部状态进行**干预（Interventions）**，来帮助开发者理解和改进模型。它广泛应用于模型编辑、引导（Steering）、鲁棒性分析及可解释性研究。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS, Windows\n*   **Python 版本**：建议 Python 3.8 及以上\n*   **前置依赖**：\n    *   PyTorch\n    *   Hugging Face Transformers (可选，用于加载预训练模型)\n    *   其他标准科学计算库 (numpy, etc.)\n\n> **提示**：国内用户建议在安装前配置 pip 镜像源（如清华源或阿里源）以加速下载。\n> ```bash\n> pip config set global.index-url https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：安装稳定版（推荐）\n通过 pip 直接安装最新稳定版本：\n\n```bash\npip install pyvene\n```\n\n### 方式二：安装开发版\n如需体验最新功能或贡献代码，可克隆仓库进行安装：\n\n```bash\ngit clone git@github.com:stanfordnlp\u002Fpyvene.git\ncd pyvene\npip install -e .\n```\n*更新时只需在克隆目录中运行 `git pull` 即可。*\n\n### 导入库\n建议在代码中使用以下别名导入：\n\n```python\nimport pyvene as pv\n```\n\n## 基本使用\n\npyvene 的核心是将“干预”作为基本原语。干预配置以字典形式定义，支持序列化并通过 HuggingFace 共享。以下是一个最简化的概念示例，展示如何定义并应用干预：\n\n```python\nimport pyvene as pv\nimport torch\nimport transformers\n\n# 1. 加载一个预训练模型 (以 GPT-2 为例)\nmodel_name = \"gpt2\"\nmodel = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)\ntokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)\n\n# 2. 定义干预配置\n# 指定干预位置 (layer, component) 和干预来源 (source)\n# 这里演示一个简单的占位符配置，实际使用中需根据具体任务设定\ninterventions = [\n    pv.Intervention(\n        layer=0, \n        component=\"h[0].mlp\", \n        source=\"constant\", \n        constant_value=torch.zeros_like(model.h[0].mlp.c_proj.weight)\n    )\n]\n\n# 3. 创建 IntervenableModel 包装器\n# 将原始模型转换为支持干预的模型\npv_model = pv.IntervenableModel(interventions, model)\n\n# 4. 执行干预推理\n# 准备输入数据\ninputs = tokenizer(\"Hello, world!\", return_tensors=\"pt\")\n\n# 运行带干预的前向传播\n# unit_locations 指定干预作用的具体位置（如特定 token 或神经元）\n_, output = pv_model(\n    base=inputs, \n    unit_locations={\"sources->base\": (None, 0)} \n)\n\nprint(tokenizer.decode(output.logits[0, -1, :].argmax(), skip_special_tokens=True))\n```\n\n**核心特性说明：**\n*   **灵活组合**：支持在多个位置、任意神经元集合上并行或串行运行干预。\n*   **通用兼容**：无需重新定义模型类，即可作用于 RNN、ResNet、CNN、Mamba 等各种 PyTorch 架构。\n*   **生成式支持**：专门优化了对生成式语言模型解码步骤的干预支持。\n\n更多高级用法和详细 API 文档，请访问 [官方文档](https:\u002F\u002Fstanfordnlp.github.io\u002Fpyvene\u002F)。","某大模型安全团队正在排查一个生成式 AI 为何会在特定诱导下输出有害内容，试图通过修改模型内部机制来“纠正”其行为。\n\n### 没有 pyvene 时\n- **代码侵入性强**：为了干预模型中间层的神经元状态，开发者必须重写整个模型类或手动修改前向传播代码，过程繁琐且极易引入 Bug。\n- **实验迭代缓慢**：每次尝试不同的干预位置（如不同层数）或干预策略（如替换特定向量），都需要重新编译和加载模型，无法快速验证假设。\n- **难以复现与共享**：干预逻辑硬编码在脚本中，缺乏标准化的配置格式，导致团队成员间难以分享具体的“修复方案”或在不同架构间迁移。\n- **黑盒调试困难**：面对复杂的 Transformer 结构，难以直观地定位具体是哪个时间步或哪个神经元导致了错误输出，只能靠猜测盲目调整。\n\n### 使用 pyvene 后\n- **零代码侵入干预**：只需定义简单的字典配置即可指定干预位置和策略，pyvene 自动挂钩到任意 PyTorch 模型（如 Llama、ResNet），无需修改原始模型代码。\n- **灵活组合实验**：支持并行或串行地在多个层级、任意神经元集合上执行干预，甚至能在生成过程的特定解码步骤动态介入，极大加速了因果分析过程。\n- **标准化对象管理**：干预被封装为可序列化的独立对象，可直接保存或通过 HuggingFace 分享，让“模型编辑方案”像权重文件一样易于分发和复用。\n- **精准因果定位**：通过简洁的 API 轻松实施反事实干预，快速验证特定神经元对有害输出的因果关系，从而精准锁定并修正问题源头。\n\npyvene 将复杂的模型内部干预转化为标准化的配置操作，让开发者能像做手术一样精准地理解并修复深度学习模型。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fstanfordnlp_pyvene_2f8bdeda.png","stanfordnlp","Stanford NLP","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fstanfordnlp_d4449e42.png","",null,"nlp.stanford.edu","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp",[80,84,88],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",66.3,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",32.3,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"HTML","#e34c26",1.3,870,103,"2026-04-13T04:23:29","Apache-2.0",1,"未说明","未说明 (基于 PyTorch，通常取决于所加载的具体模型大小)",{"notes":100,"python":97,"dependencies":101},"README 中未明确列出具体的系统资源需求。该库旨在兼容任意 PyTorch 模型（包括 RNN, ResNet, CNN, Mamba 及生成式语言模型），因此实际的 GPU 显存和内存需求完全取决于用户选择干预的具体模型架构和参数量。建议参考 PyTorch 官方文档配置基础环境，并通过 pip 安装。",[102,103,104],"torch","transformers","huggingface_hub",[35,14],[107,108,109,110,111],"interpretability","mechanistic-interpretability","intervention","activation-intervention","activation-patching","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T04:06:08.690250",[115,120,125,130,135,140],{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},43532,"如何在 pyvene 中捕获残差流（residual stream）？","残差流对应的是整个层的输出，而不是特定子模块（如 mlp）的输出。请将配置中的 component 设置为 `f\"model.layers[{layer}].output\"` 而不是 `mlp.output`。例如：\n```python\nconfig = pv.IntervenableConfig([{\n    \"component\": f\"model.layers[{layer}].output\",\n    \"intervention_type\": pv.CollectIntervention,\n}])\n```\n这样收集到的激活值即为残差流信息。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fissues\u002F154",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},43533,"在反事实采样（counterfactual sampling）中，基础标签（base label）和反事实标签必须不同吗？","不需要不同。基础标签和反事实标签可以是相同的，这代表一种“无变化”（null）的干预情况。代码逻辑允许这种情况存在。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fissues\u002F28",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},43534,"运行教程第一个示例时出现 KeyError 或钩子错误怎么办？","这是因为新版 Transformers 库中 GPT-2 模型默认使用了 sdpa（scaled dot-product attention），导致无法钩住 `attn_dropout`。短期解决方案是在加载模型时关闭 sdpa 的使用。可以通过设置 `torch.backends.cuda.sdp_kernel(enable_flash=False, enable_math=True, enable_mem_efficient=False)` 或在模型配置中禁用相关选项来暂时规避此问题。长期方案等待库更新以适配新的钩子位置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fissues\u002F200",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},43535,"设置 `intervene_on_prompt=False` 时遇到 CUDA 错误该如何配置 `unit_locations`？","当设置 `intervene_on_prompt=False` 时，表示仅在生成新 token 的步骤进行干预。此时必须将 `unit_locations` 字段设置为 `0`。这是因为在解码步骤中，由于 KV Cache 机制，每个步骤处理的序列长度为 1，干预位置对应于当前解码的第 0 个 token。正确配置示例：\n```python\nunit_locations = {\"base\": 0}\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fissues\u002F150",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},43536,"pyvene 是否支持稀疏自编码器（Sparse Autoencoders, SAE）的训练？","目前 pyvene 主要支持激活收集（activation collection）功能，可用于获取干预所需的特征基底。虽然官方尚未内置完整的 SAE 训练流程，但用户可以利用 pyvene 的激活收集功能替代 TransformerLens 中的 `run_with_cache` 来获取层激活值，然后结合外部代码（如 Neel Nanda 的实现）进行 SAE 训练。官方正在探索更好的集成方式。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fissues\u002F77",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":129},43537,"教程笔记本（pyvene_101\u002F102）中的代码运行失败是因为什么？","这通常是由于版本兼容性问题导致的。随着 Transformers 库的更新（例如默认启用 sdpa），旧版教程中的某些钩子设置（如针对 `attn_dropout`）可能不再生效。建议检查所使用的 Transformers 版本，并参考最新文档调整组件名称或关闭不兼容的特性（如 sdpa）。如果问题持续，可能需要等待教程更新以适配最新版本。",[145,150,155,160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,209,213,217,222,226],{"id":146,"version":147,"summary_zh":148,"released_at":149},343166,"v0.1.8","## 变更内容\n* [小] 移除额外的打印语句，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F207 中完成\n* [小] 将 OLMo 添加到 pyvene 的初始化中，由 @aditi-bhaskar 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F208 中完成\n* [P2] 添加 ESM 模型，由 @AxelGiottonini 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F195 中完成\n* [小] 修复可干预基础模型中的 __str__ 方法，由 @ramvenkat98 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F194 中完成\n* 还原 “[小] 修复可干预基础模型中的 __str__ 方法”，由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F211 中完成\n* [小] 支持 uv；切换到 pyproject.toml 进行构建，由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F210 中完成\n* [Bug Fix] 修复 BLIP 输出钩子，由 @laramohan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F213 中完成\n* 功能：将 intervenable_model 添加到 forward 函数签名中，由 @eggachecat 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F191 中完成\n* 还原 “功能：将 intervenable_model 添加到 forward 函数签名中”，由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F214 中完成\n* [P1] 允许干预接收额外的 kwargs 和模块输入 (#215)，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F216 中完成\n* [小] 使干预函数的输入与输出形状一致，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F217 中完成\n* [小] 迁移到使用 `logger.warning`，由 @emmanuel-ferdman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F218 中完成\n* [小] 修复干预加载时设备默认为 cuda:0 的问题，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F219 中完成\n\n## 新贡献者\n* @aditi-bhaskar 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F208 中做出了首次贡献\n* @AxelGiottonini 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F195 中做出了首次贡献\n* @ramvenkat98 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F194 中做出了首次贡献\n* @laramohan 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F213 中做出了首次贡献\n* @eggachecat 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F191 中做出了首次贡献\n* @emmanuel-ferdman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F218 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.7...v0.1.8","2025-05-26T05:18:58",{"id":151,"version":152,"summary_zh":153,"released_at":154},343167,"v0.1.7","## 变更内容\n* 修复 modelings_intervenable_gemma2.py 中的映射拼写错误，由 @jasonlim131 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F196 中完成\n* 添加通义千问模型，由 @atticusg 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F199 中完成\n* [P0] 禁止在 Pyvene 中使用 SDPA 注意力机制，由 @PinetreePantry 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F202 中完成\n* [P0] 修复因 transformers 版本变更导致的测试失败问题，由 @PinetreePantry 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F203 中完成\n* [P0] 启动对 FSDP 训练的支持 (#205)，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F204 中完成\n* [次要] 更新 setup.py 文件，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F206 中完成\n\n## 新贡献者\n* @jasonlim131 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F196 中完成了首次贡献\n* @PinetreePantry 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F202 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.6...v0.1.7","2025-02-03T19:04:02",{"id":156,"version":157,"summary_zh":158,"released_at":159},343168,"v0.1.6","## 变更内容\n* [次要] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F186 中修复干预返回对象\n* [次要] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F187 中添加针对 SAE 的互换干预\n* [次要] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F188 中修复链接问题\n* [P1] 更新 transformers 及其依赖项的版本要求。由 @explanare 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F189 中完成\n* [P2] 由 @explanare 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F190 中添加 Gemma 2 模型\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.5...v0.1.6","2024-11-06T01:28:40",{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},343169,"v0.1.5","## 变更内容\n* @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F170 中进行了更多文档更新\n* [P2] 添加 OLMo 模型。由 @explanare 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F182 中完成\n* [次要] 更新依赖项。由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F185 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.4...v0.1.5","2024-08-24T05:57:23",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},343170,"v0.1.4","## 变更内容\n* [次要] 更新导入方式，以在失败时绕过 blip，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F180 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.3...v0.1.4","2024-08-05T22:02:47",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},343171,"v0.1.3","## 变更内容\n* [Bug修复] 由 @Bakser 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F159 中修复了多模型的注意力头干预问题\n* [P2] 由 @explanare 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F164 中添加了稀疏自编码器干预\n* [P0] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F166 中将干预初始化的 `kwargs` 参数恢复原状\n* [P0] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F167 中进行了首次基础设施变更，以支持 NDIF 后端\n* [P2] 由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F153 中实现了在 `IntervenableBase` 方法中保存和加载可训练参数的功能\n* [P1] 由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F169 中启动了文档网站\n* 由 @aryopg 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F171 中提出，`unit_locations` 的设备应与 `tensor_input` 保持一致\n* [小改进] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F172 中修复了 `use_cache` 标志的传播问题\n* [小改进] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F173 中修复了基础模型中 `use_cache` 参数的传递问题\n* [小改进] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F175 中更新了 `intervenable_base.py` 中的 `use_cache` 设置\n* [小改进] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F177 中开始支持通用干预输出，并引入类似适配器的调优方式\n* 由 @leogagnon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F178 中增加了对字典输出的支持（选择第一个值）\n* [小改进] 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F179 中更新了 huggingface-hub 的版本\n\n## 新贡献者\n* @Bakser 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F159 中做出了首次贡献\n* @explanare 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F164 中做出了首次贡献\n* @aryopg 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F171 中做出了首次贡献\n* @leogagnon 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F178 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.2...v0.1.3","2024-08-05T21:35:23",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},343172,"v0.1.2","## 变更内容\n* [P0] 确保配置中仅包含字符串，由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F144 中完成\n* [次要] 更新 README.md，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F145 中完成\n* [P1] 添加 Gemma 模型及少量修复，由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F149 中完成\n* 将 Llava 集成添加到 Pyvene 中，由 @ZhengPeterWang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F151 中完成\n* [次要] 向可干预模型的前向传播调用中添加 `use_cache` 标志，由 @AmirZur 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F152 中完成\n* 更新因果模型和旋转矩阵的可视化代码，由 @atticusg 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F156 中完成\n* [次要] 移除 DAS 的正交初始化，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F160 中完成\n* [次要] 提升版本号，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F161 中完成\n\n## 新贡献者\n* @AmirZur 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F152 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.1...v0.1.2","2024-06-03T23:17:01",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},343173,"v0.1.1","## 变更内容\n* [P0] 移除 seaborn 依赖，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F143 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.1.0...v0.1.1","2024-04-08T22:27:31",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},343174,"v0.1.0","## 变更内容\n* Zen\u002Fupdate0.0.9 由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F142 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.0.9...v0.1.0","2024-04-05T00:18:14",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},343175,"v0.0.9","## 变更内容\n* [次要] 将 CausalModel 恢复为在生成事实\u002F反事实数据集时接受输入\u002F输出函数，由 @amirzur2023 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F137 中完成\n* [P0] 重新添加 GPT2 及其他模型支持，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F139 中完成\n* [P0] 修复 requirements.txt 文件，由 @aryamanarora 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F140 中完成\n* [次要] 版本号升级，由 @frankaging 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F141 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.0.8...v0.0.9","2024-04-05T00:00:59",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},343176,"v0.0.8","## What's Changed\r\n* [Minor] Add in trainable intervention based on binary mask intervention by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F102\r\n* [P1] Gradent interventions tests by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F103\r\n* [Minor] Adding retry to gradient test cases to avoid failure by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F104\r\n* [Minor] Adding support for any two-input lambda interventions; ResNet tutorials (no config) by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F105\r\n* [Minor] Enable gradient for base inputs by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F107\r\n* [Minor] Adding an exploratory tutorial on voting in LLaMA by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F108\r\n* [P1] Added BLIP-ITM model definitions by @KhoomeiK in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F106\r\n* [Minor] Fix typo in the voting tutorial; fix a bug in generation by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F109\r\n* [Minor] Adding in subspace support for lambda by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F113\r\n* Merge main into peterwz by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F115\r\n* [P1] Update transformers version by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F116\r\n* Add GPT2 for sequence classification by @atticusg in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F117\r\n* [P1] Disable base output by default in fwd() and gen() by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F118\r\n* [P2] IOI replication notebooks by @aryamanarora in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F119\r\n* [P0] Rename train\u002Fevaluate methods so train\u002Feval can set model state by @aryamanarora in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F120\r\n* [P1] Add `IntervenableModel.named_parameters()` by @aryamanarora in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F122\r\n* [P0] Fix unseen model type support by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F123\r\n* [Minor] Support zero_grad as a module by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F124\r\n* [Minor] Allow other field passing in generate besides input_ids by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F125\r\n* [Minor] Loading interventions as non-static method by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F126\r\n* [Minor] Expose more APIs for loading and saving by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F127\r\n* [Minor] Update README.md by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F128\r\n* [Minor] Allow sharing interventions across multiple positions by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F129\r\n* [Minor] Fix the pyvene101 with correct examples by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F130\r\n* Test Cases for Causal Model, MQNLI Intro Notebook by @amirzur2023 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F131\r\n* [Minor] Update README.md with the correct citation link by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F132\r\n* [Minor] Update CONTRIBUTING.md by @eltociear in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F133\r\n* [Minor] Support MistralModel and MistralForCausalLM by @jiudingsun01 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F135\r\n* [Minor] Accepting `labels` field for loss calculation by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F136\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @KhoomeiK made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F106\r\n* @amirzur2023 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F131\r\n* @eltociear made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F133\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.0.7...v0.0.8","2024-03-26T07:51:54",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},343177,"v0.0.7","**Descriptions:**\r\n- Remove redundant keywords `Intervenable` for singleton classes or types everywhere.\r\n- API supports a wide range of dynamic casting, and dynamic broadcasting.\r\n- Providing additional code examples on intervention sharing and complex causal intervention schemes.\r\n- Update basic 101 tutorials with simple onboarding examples.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Make self.embed_dim not None. by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F49\r\n* [Minor] allow dynamic boundary init for boundless das by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F50\r\n* [Minor] Minor change to test with num of label by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F55\r\n* [Minor] add simple location broadcast for easy interface (#52) by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F56\r\n* [Minor] update test name by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F58\r\n* [P1] Adding in constant source intervention support with new tests by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F59\r\n* [Minor] Add in full causal tracing fig 1 reproduced results by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F60\r\n* [Minor] Update to full reproduce result fig1 the ROME paper by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F61\r\n* [Minor] incidental changes to the tutorials for updated results by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F65\r\n* Zen\u002Fcausaltracingfull by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F66\r\n* [Minor] update broadcast in generation by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F69\r\n* Model generation API simplified and cleanup tech debt on redundant variables by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F70\r\n* [Bug Fix] Topological order scoring is not accurate by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F75\r\n* [Major] Update API namings and parameters by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F78\r\n* [Minor] Update a few doc links by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F79\r\n* [Minor] Add Viz by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F80\r\n* gather_neurons() unit tests by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F81\r\n* Add preliminary scatter() function tests by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F82\r\n* Add an extra test on scatter_neurons() testing case with no head. by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F84\r\n* [Minor] Support backpack and replicate by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F85\r\n* [Bug fix] fix backpack init by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F87\r\n* More scatter_neurons() tests by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F88\r\n* [Minor] fix requirements.txt to have a more stable Colab experience (#86) by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F89\r\n* Update datagenerators to support tokenizing for LMs by @atticusg in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F91\r\n* [Major] Update with string access and code refactory (#83) by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F93\r\n* [Minor] adding PR and BUG template by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F94\r\n* Model utils tests for GPT-2 by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F92\r\n* [Minor] Support ITI Paper Results (#68) by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F95\r\n* [P1] Adaptive changes with pyvene 101 colab by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F96\r\n* [Minor] Fix gradient backprop trainables with upstream interventions by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F97\r\n* [P0] remove autograd debugging by @aryamanarora in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F98\r\n* [P2] Update probing tutorial by @aryamanarora in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F99\r\n* [P1] Add intervention util unit tests by @ZhengPeterWang in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F100\r\n* [Minor] Bump up pip version by @frankaging in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fpull\u002F101\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstanfordnlp\u002Fpyvene\u002Fcompare\u002Fv0.0.6...v0.0.7","2024-02-01T00:29:42",{"id":206,"version":207,"summary_zh":76,"released_at":208},343178,"v0.0.6","2024-01-13T05:21:25",{"id":210,"version":211,"summary_zh":76,"released_at":212},343179,"v0.0.5","2024-01-13T01:38:03",{"id":214,"version":215,"summary_zh":76,"released_at":216},343180,"v0.0.4","2024-01-12T12:15:24",{"id":218,"version":219,"summary_zh":220,"released_at":221},343181,"v0.0.3","**Descriptions:**\r\n1. Add generic activation collection intervention to collect activations for probe training. It is integrated with other interventions. You can intervene and then collect.\r\n2. Support interchange intervention training.\r\n3. More tutorials are provided.\r\n4. Add CONTRIBUTING.md for dev rules.\r\n5. Change to relative imports.","2024-01-12T11:52:27",{"id":223,"version":224,"summary_zh":76,"released_at":225},343182,"v0.0.2","2024-01-11T20:14:16",{"id":227,"version":228,"summary_zh":229,"released_at":230},343183,"v0.0.1","**Descriptions:**\r\nThis is the first release of our `pyvene` library.","2024-01-11T11:26:39"]