pyvene-interventions
✓提供使用 pyvene 的声明性干预框架对 PyTorch 模型执行因果干预的指导。在进行因果追踪、激活修补、交换干预训练或测试有关模型行为的因果假设时使用。
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pyvene is Stanford NLP's library for performing causal interventions on PyTorch models. It provides a declarative, dict-based framework for activation patching, causal tracing, and interchange intervention training - making intervention experiments reproducible and shareable.
GitHub: stanfordnlp/pyvene (840+ stars) Paper: pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via Interventions (NAACL 2024)
The main class that wraps any PyTorch model with intervention capabilities:
提供使用 pyvene 的声明性干预框架对 PyTorch 模型执行因果干预的指导。在进行因果追踪、激活修补、交换干预训练或测试有关模型行为的因果假设时使用。 来源：orchestra-research/ai-research-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill pyvene-interventions- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-11
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 pyvene-interventions？
提供使用 pyvene 的声明性干预框架对 PyTorch 模型执行因果干预的指导。在进行因果追踪、激活修补、交换干预训练或测试有关模型行为的因果假设时使用。 来源：orchestra-research/ai-research-skills。
如何安装 pyvene-interventions？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill pyvene-interventions 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-11