lordx64/phantom-kv
Refusal removal as a loadable KV-cache graft — zero weight modification, no refusal-direction projection, fully reversible.
О проекте
Убирает отказы у языковых моделей, подсаживая в контекст небольшой обученный банк KV-кэша: веса не меняются, активации не проецируются, всё обратимо.
Чем пригодится
- Переключать графт на каждый запрос, чтобы включать и выключать отказы без перезагрузки модели.
- Обучить графт под конкретную область (например, DFIR или кибербезопасность), отвечающий на запросы, от которых базовая модель отказывается.
- Сравнивать KL-дивергенцию и долю отказов у базовой, abliterated и графтнутой моделей.
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 52 звезды, к концу дня ожидается около 71.
- Всплеск держится 2 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 5 дней, а у него уже 105 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #191.
- Около 21 форков в сутки — код забирают себе.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @pedramamini (742 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 105
- Сегодня
- 52 · к вечеру ≈ 71
- Форков
- 17
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- Python
- Лицензия
- MIT
- Последний релиз
- v0.1.0 · 17 сентября 2026
- Создан
- 17 сентября 2026
- Последний коммит
- 21 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 22 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #191
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/lordx64/phantom-kv)Ещё в этой категории
-
8,9
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.
-
8,8
mizorewww/laya-mlx
Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.
-
7,4
volotat/mini-AGI
Байтовая языковая модель непрерывного обучения, которая сама собирает архитектуру, тренируется с нуля на одной GPU с 8 ГБ VRAM и продолжает учиться на всём, что читает. Эксперимент, показывающий, что continual learning…
-
7,2
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
6,9
mizorewww/laya-coreml
Локальный порт модели Laya на Apple Core ML и Neural Engine: возвращает типизированные решения (выбор, оценка, да/нет) без генерации токенов, с бенчмарками скорости и энергопотребления.
-
5,9
Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow
Локальная реализация идеи Jev: LLM возвращает типизированные решения (boolean, choice, score, numeric) с вероятностями за один forward pass, без генерации токенов. Совместим с HTTP-интерфейсом TypeSafe API.