cookiesheep 开源 UniVis 逐层数值指纹比对工具
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开发者 cookiesheep 在 GitHub 开源 UniVis，用于定位跨硬件或软件栈的推理误差：对同一段输入，在模型每层出口记录 64 维数值指纹并逐层对照，给出 PASS / DIVERGE / UNKNOWN 三种判定。 演示中，数值栈正确的模型与第 17 层算子换错的 bf16 模型 top-1 一致率同为 96.2%，该工具仍能定位到分叉层，并测得该层 MLP 输出误差为基线的 3.3 倍。在沐曦曦云 C500 与 NVIDIA RTX 5090 对照中，Qwen2.5 0.5B/3B/7B 逐层全部 PASS。 工具支持 CPU 运行，可生成自包含 HTML 报告并接入 CI 回归检查。首次运行需下载 SmolLM2-135M（约 270 MB），模型缓存后在一台普通 Windows 电脑的 CPU 上约 40 秒跑完。PASS 仅表示在所记录的模型、提示词集和软件栈上逐层误差处于容差内，不外推到其他模型、序列长度或 shape。
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- GitHub · 去对齐工具与仓库精选cookiesheep 开源 UniVis：逐层数值指纹定位跨硬件推理误差
cookiesheep 在 GitHub 开源 UniVis，通过在每层出口记录 64 维数值指纹来逐层对照不同硬件或软件栈的推理输出，给出 PASS / DIVERGE / UNKNOWN 三种判定。演示中数值栈正确与第 17 层算子换错的 bf16 模型 top-1 一致率同为 96.2%，但工具能定位到分叉层及其 MLP 输出误差为基线 3.3 倍；在沐曦曦云 C500 与 NVIDIA RTX 5090 对照中 Qwen2.5 0.5B/3B/7B 逐层全部 PASS，支持 CPU 运行、生成自包含 HTML 报告并可接入 CI 回归检查。
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