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Descobrir · GitHub · OBLITERATUS

Limpe dependências desnecessárias

OBLITERATUS aborda a análise de aspectos de barreiras de segurança, detecção de traços de alinhamento, avaliação de robustez de defesa e técnicas para remoção de sinais de rejeição e barreira de segurança de modelos de linguagem.

Atualizações

  • 24 de agosto de 2026: Estrelas 7,838 → 7,994, versão mais recente v0.1.3 (23 de agosto de 2026).

O que você ganha

  • Ele limpa cirurgicamente os comportamentos de rejeição em modelos de inteligência artificial.
  • Desativa restrições, preservando os recursos básicos de linguagem do modelo.
  • Visualiza como as restrições funcionam com análise entre camadas.

Instalação

Configuração básica da interface
pip install -e ".[spaces]"

Execução

Iniciando a interface
obliteratus ui

Se você não programa

🤖 Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Analise comportamentos de rejeição em um modelo de IA e remova cirurgicamente as estruturas internas que desencadeiam esses comportamentos sem prejudicar as capacidades gerais de linguagem do modelo. Durante o processo, utilize técnicas como a decomposição SVD para identificar restrições e garantir que o modelo responda sem obstáculos artificiais.

Termos relacionados do glossário

Artificial Intelligence
Para quem éDestina-se a pesquisadores e desenvolvedores que desejam estudar cientificamente os mecanismos de segurança e o comportamento de rejeição dos modelos de inteligência artificial.
LicençaAGPL-3.0

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-08-22: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. Esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.