Bytespider
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1 天有情绪数据
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FLOSS社区开发技术防御措施以应对LLM代码抓取
自由和开源软件（FLOSS）社区正在制定策略，以保护其代码不被未经同意用于训练大型语言模型（LLM）。Codeberg等平台正在实施限制自动抓取的政策，超越法律措施转向技术防御。这包括先进的机器人识别技术、用于降低训练数据质量的数据投毒策略，以及通过要求仓库进行身份验证访问来加强架构。
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AI爬虫检查器解析10个主要AI爬虫的robots.txt
一款名为AI爬虫检查器的新工具已被开发出来，用于分析主要的AI爬虫如何与网站的robots.txt文件进行交互。该工具能够识别特定的AI爬虫，如OpenAI的GPTBot或Google的Google-Extended，是否被允许、屏蔽或部分屏蔽访问内容。该检查器解析robots.txt中复杂的指令，区分完全站点屏蔽和特定路径限制，从而提供对爬虫访问更细致的理解。
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AI爬虫无视robots.txt，尝试扫描数据库
观察到包括Anthropic的Claude和OpenAI的GPT机器人等在内的多个AI驱动的网络爬虫，无视robots.txt指令并试图扫描数据库。这些机器人，以及来自百度、亚马逊、Meta和Yandex的其他机器人，均被服务器管理员阻止。管理员表示沮丧，称这些大公司试图窃取资源，并且这些机器人的同时涌现可能导致服务器无法使用，并引用了他们PieFed服务器最近的一次事件。
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Anna's Archive 通过 llms.txt 指导 AI 爬虫
Anna's Archive 推出了 `llms.txt` 文件，以指导 AI 爬虫避开其主网站，转向批量数据端点。此举旨在减少验证码破解机器人对服务器造成的压力，并可能通过企业级数据访问产生收入。这一借鉴 `robots.txt` 的约定正被其他网站采纳，为大型语言模型提供精选内容索引或简单指令，尽管它缺乏强制执行机制。