机器学习系统约 6 分钟
在浏览器里查看模型怎样计算。
CMET 在本地浏览器中运行,并把直接测得的张量、干预、路径证据和复现机制分开呈现。
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项目范围
当前 / 研究产品
浏览器运行时与研究仪器
- 运行方式
- ONNX Runtime WebGPU,显式回退到 WASM
- 主要产物
- 固定版本 SmolLM2-135M-Instruct 与独立 TinyLM 回退模型
- 证据阶梯
- 从 E0 observed 到 E4 replicated mechanism 的分层
主题
ONNX WebGPU / WASM直接测量张量按证据级别展示轨迹
01
为什么把显微镜放进浏览器
CMET 让模型和测量进入同一个浏览器体验。生成与支持的分析通过 ONNX Runtime 在本地运行,优先使用 WebGPU,并把 WASM 作为明确的回退,而不是隐藏的远程服务。
这样,运行时边界本身就是可检查的:模型图、tokenizer、清单和冻结证据都是带有固定身份的同源静态产物。
02
一次只检查一个 token 决策
系统研究特定序列位置上的一个 next-token 决策。界面可以展示生成 token、概率轨迹、注意力路径和改变决策的写入,而不是给出脱离具体 forward pass 的宏大解释。
研究工作区则把 logit lens、干预、路径测试和注释等冻结证据以带来源的收据方式呈现。
03
措辞不能升级证据等级
CMET 把直接观察、估计、干预支持、路径或交互证据和复现机制分开。一句流畅的自然语言描述,不会改变产生它的运行所处的证据等级。
这也是科学界面的重要纪律:可视化应让不确定性可见,而不是让标签跑在实际执行结果前面。
04
显微镜不是万能解释引擎
当前平台是面向小型 decoder-only 模型和声明任务的有边界工具。只要结论要从探索进入研究主张,就仍然需要校准、对照、跨 prompt 复现与更完整的因果资格验证。
这个产品最有价值的时候,是把测量轨迹与它的限制一起展示出来。
公开证据边界
浏览器仪器和参考实验室的真实存在,不等于每一个科学机制结论都已经成立。E1 筛选、E2 干预、E3 路径与 E4 复现必须分开;被阻塞、未校准或未复现的门槛不能被叙述成完成。
每一页都会说明项目做了什么、公开了哪些证据,以及还有什么没有验证。
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