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SAE CUB — bundle de démonstration

Extrait compact et autoportant de deux dépôts plus gros (sae-cbm-unification, supervised-concept-sae-crossmodal), prévu pour être exploitable en une demi-heure. 160 Mo, 24 fichiers.

Aucune dépendance au code d'origine : torch + safetensors suffisent. Les poids sont des safetensors, pas des pickles, et chaque export a été vérifié numériquement contre le modèle d'origine.

Voir QUICKSTART.md pour les extraits de code prêts à coller.

Contenu

Chemin Quoi
sae_crossmodal/ SAE crossmodal image↔caption, 6144 atomes, top-k 32
sae_cbm/ SAE TopK sur features DINOv2, 1536 atomes, top-k 8
inputs/ les entrées exactes des deux modèles (dont le scaler.pkl)
expected/ sorties de référence, pour valider une intégration
naming/atoms_best.parquet 24 576 atomes nommés, avec AUROC
parquet/ les mêmes matrices en tabulaire
reference_sae.py le loader, ~90 lignes, sans dépendance

Vérifier une intégration en une ligne

x_hat = sae.decode(sae.encode(X))
abs(x_hat.numpy() - np.load("expected/cbm_val_xhat.npy")).max()   # ~4e-6

Le FVU se reproduit à la quatrième décimale : 0.1851 contre 0.185 mesuré à la publication.

Licence

Dérivé de CUB-200-2011 — usage recherche non commercial, pas de redistribution. Les images sources ne sont pas incluses, uniquement des embeddings.

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