Spaces:
Running
Running
File size: 2,146 Bytes
81d60af dbcd9e0 81d60af dbcd9e0 0d5efff 81d60af b342230 81d60af 0d5efff 81d60af d3336ac 81d60af d3336ac 81d60af d3336ac 81d60af 0d5efff 81d60af d3336ac 81d60af 0d5efff 81d60af 0d5efff 81d60af 0d5efff fe55b90 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 | # app.py
"""
Wang's Five Laws — LLM Spectral Analyzer
主入口,组装所有 Tab
"""
import gradio as gr
from ui.tab_inspect import build_tab_inspect
from ui.tab_analyze import build_tab_analyze
with gr.Blocks(
title="Wang's Five Laws — LLM Spectral Analyzer",
# theme=gr.themes.Soft()
) as demo:
gr.Markdown("""
# 🔬 Wang's Five Laws — LLM Spectral Analyzer
**Mathematical Foundations of Large Language Models (MF-LLM)**
通过 **HTTP Range Request** 直接读取 HF 权重,**无需下载整个模型**。
自动识别模型结构(GQA / MHA / K=V共享 / 异构head_dim),
逐头计算王氏五定律全部指标。
| 定律 | 指标 | 理论极值 |
|------|------|---------|
| 第一定律 | Pearson r(Q-K谱线性对齐) | → 1 |
| 第二定律 | SSR(谱形状残差) | → 0 |
| 第三定律 | 条件数 κ | 越小越稳定 |
| 第四定律 | cosU(Uq,Uv)(超正交) | < 1/√d_head |
| 第五定律 | cosV(输入子空间随机正交) | ≈ 1/√d_model |
[](https://doi.org/10.5281/zenodo.19707844)
[](https://hal.science/hal-05609398)
[](https://github.com/emis-framework/math-under-llm)
""")
# ── Tab1:结构探测 ────────────────────────────
inspect_model_id, inspect_token = build_tab_inspect()
# ── Tab2:分析 ───────────────────────────────
analyze_model_id, analyze_token = build_tab_analyze()
# ── 后续 Tab(Phase 2 完成后接入)────────────
with gr.Tab("🏆 排行榜"):
gr.Markdown("*即将推出:王氏评分排行榜(基于 SSR 指标)*")
with gr.Tab("🗄️ 数据库"):
gr.Markdown("*即将推出:历史分析结果浏览与导出*")
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |