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license: other
license_name: cub-derived-research-only
license_link: https://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/
library_name: pytorch
tags:
  - sparse-autoencoder
  - interpretability
  - crossmodal
  - cub-200-2011
extra_gated_heading: "Request access to this demo bundle"
extra_gated_description: "Access requests are reviewed manually by the author."
extra_gated_prompt: |
  Derived from CUB-200-2011. By requesting access, you agree to:
  1. Use the data for non-commercial research and evaluation purposes only.
  2. Not redistribute it, in whole or in part, to any third party.
extra_gated_fields:
  Full name: text
  Affiliation or company: text
  Work email: text
  Country: country
  I agree to the non-commercial research-only terms above: checkbox
extra_gated_button_content: "Request access"
---

# SAE CUB — bundle de démonstration

Extrait compact et autoportant de deux dépôts plus gros
([sae-cbm-unification](https://huggingface.co/AlexandreRocchi/sae-cbm-unification),
[supervised-concept-sae-crossmodal](https://huggingface.co/AlexandreRocchi/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`](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

```python
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.