残差流将EA Global与会者分为48类
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残差流将EA Global与会者分为48类
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AI 综述
WakaruLabs 的 amplifiedamp 利用 Trinity Large TrueBase 400B 模型第59层的残差流激活值及自研“ontologizer”库，对 EA Global 1711名与会者进行聚类，划分出48种类型并以颜色编码，帮助其确定优先交流对象。 amplifiedamp 称，这种基于残差流的“本体化”分类效果是稀疏自编码器（SAE）无法实现的；该效果目前属于作者陈述。
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最新进展10月25日 07:19
amplifiedamp 用模型残差流为 EA Global 千余名与会者聚类分类报道时间线
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10月25日
- AGI Huntamplifiedamp 用模型残差流为 EA Global 千余名与会者聚类分类
WakaruLabs 的 amplifiedamp 利用 Trinity Large TrueBase 400B 第 59 层残差流激活值，对 EA Global 1711 名与会者聚类，划分出 48 种类型并赋予彩色编码，以确定优先交流对象。作者称，稀疏自编码器（SAE）无法实现这种“本体化”分类效果。
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