模型介绍
中文整理Qwen-Scope：解码智能，释放潜能
模型用途
Qwen-Scope是一个可解释性模块，基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练。该模块在Qwen的隐藏层中集成了稀疏自编码器（SAE），通过稀疏约束自动提取高度解耦、低冗余、更易解释的数据特征。
主要能力
Qwen-Scope可用于分析Qwen模型的内部工作机制，并在模型优化方面具有很大潜力。具体应用场景包括：可引导推理控制、评估样本分布分析与比较、数据分类与合成、模型训练与优化。
输入输出
输入为Qwen模型特定层的残差流状态。输出为稀疏SAE特征激活，每次前向传播精确保留50个非零特征。
运行要求
基础模型：Qwen3-30B-A3B-Base
SAE宽度：32768
隐藏大小：2048
扩展因子：16×
Top-K：50
钩子点：残差流
覆盖层数：0至47（共48层）
文件格式：PyTorch .pt字典
每个检查点文件包含四个张量：编码器权重矩阵W_enc（32768×2048）、解码器权重矩阵W_dec（2048×32768）、编码器偏置b_enc（32768）、解码器偏置b_dec（2048）。
基本用法
运行基础LLM，在所选层钩住残差流，提取稀疏SAE特征激活。使用在基础模型上训练的SAE探索训练后检查点的内部机制同样可行。
限制
严禁将可解释性工具用于非科学研究目的干扰模型能力，或制造、生成、传播违反公共秩序、良好道德和社会主义核心价值观的有害信息。违规者将自动终止授权并承担一切法律责任。
许可证
如在研究中使用这些SAE，请引用相关技术报告。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
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使用前须知
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