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通过 MCP 工具加载模型并进行可解释性分析、探针训练和干预。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"chuk-mcp-lazarus" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用该 MCP 工具加载指定模型，并提取某层在给定输入上的激活值，输出为便于后续分析的结构化结果。
返回指定层的激活值、形状信息和可用于分析的结构化数据。
请基于一组标注数据，使用该 MCP 工具训练一个线性探针来检测模型内部是否编码了目标特征，并给出训练结果摘要。
输出探针训练指标、效果评估以及目标特征是否可被内部表示捕获。
请使用该 MCP 工具对指定层执行 steering 和 ablation 实验，比较干预前后的模型输出变化，并总结差异。
返回干预前后输出对比、变化幅度以及可解释性结论。
为 MCP 工具提供代理、会话、鉴权与持久化存储等增强运行能力。
在用户自有算力上驱动机制可解释性实验与特征探针分析
通过多模型与可视化工具，用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。
通过对话检索文档并调用 MCP 工具，完成问答、分析与操作任务
连接运行中的 Chrome 标签页，帮助 AI 进行页面检查、调试与运行时诊断。
连接 ChimeraX 执行分子可视化、结构分析、截图与会话管理