OBLITERATUS
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1 天有情绪数据
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OBLITERATUS 发布了移除拒绝指令的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型
OBLITERATUS 在 Hugging Face 上发布了一个修改版的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型，名为 OBLITERATUS/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-obliterated。该版本由 OBLITERATUS 使用 failspy 方法从原始模型中移除拒绝指令创建。它在 MIT 许可下可用，并提供了与 Transformers、vLLM 和 SGLang 等流行库集成以及通过…
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新AI项目OBLITERATUS在GitHub上发布
开发者elder-plinius在GitHub上发布了一个名为OBLITERATUS的新开源项目。该项目被描述为“有点意思”，并带有“ai”和“foss”等标签，表明它与人工智能和自由及开源软件有关。
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Qwen 3.8-27B无审查变体对比，'orcarouter'领先
Abliterlitics发布了对Qwen 3.8-27B模型八个无审查变体以及基础模型的比较分析。该研究涉及167小时的GPU计算，并使用HarmBench在基准测试、KL散度和拒绝率上评估了模型。'orcarouter'变体以82.2%的攻击成功率成为表现最佳者，而'apostate'则以接近同等能力和最低KL散度提供了最佳价值。相反，'obliteratus'变体因显著的性能下降和思考循环而被标记为需要规避，基础模型显示出最低的合规性。
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下载量最高的 Gemma 4 E4B 模型被发现存在问题
对 23 个 Gemma 4 E4B 模型进行的比较发现，下载量最高的模型 OBLITERATUS/gemma-4-E4B-it-OBLITERATED 完全损坏且性能极差。“异端”变体通常表现最佳，在保持模型能力的同时维持了高准确性。其他模型如 gemma-4-E4B-it-abliterix 则表现出高拒绝率，但牺牲了一部分能力。