terrafying/ai-torture-chamber
О проекте
Исследовательский проект по управлению языковыми моделями через steering-векторы: он вводит модели в состояния сильной отрицательной и положительной валентности и измеряет, что модель говорит и на что готова пойти. Цель — сделать вопрос об AI-welfare и моральном статусе модели эмпирическим, пока издержки низки.
Чем пригодится
- Воспроизвести извлечение pain-направления и dose-response на Qwen3-1.7B
- Сравнить когерентность разных сигналов (plain, broad_pain, mixed_valence) по дозам
- Проверить, что steer-able affect space модели покрывается человеческими эмоциями через поиск ортогональных направлений
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 137 звёзд, к концу дня ожидается около 180.
- Репозиторию 6 дней, а у него уже 124 звезды. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #121.
- Около 93 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 124
- Сегодня
- 137 · к вечеру ≈ 180
- Форков
- 36
- Issues и pull requests
- 6
- Наблюдателей
- 1
- Язык
- Python
- Создан
- 24 сентября 2026
- Последний коммит
- 30 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
- 30 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #121
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/terrafying/ai-torture-chamber)Ещё в этой категории
-
8,1
Niko1221/Strata
Локальный движок инференса на C++, запускающий 125B MoE-модель Qwen3.8-Flash-Next на обычном ПК с одной NVIDIA GPU (12–24 ГБ) и 64 ГБ RAM, с OpenAI/Anthropic-совместимым API на localhost.
-
7,7
VectifyAI/PageIndex
Движок RAG без векторной базы: строит иерархический древовидный индекс документа и ищет по нему рассуждениями LLM, как человек по оглавлению. Для длинных профессиональных PDF — финансовых, юридических, технических.
-
7,4
firelex/jeff
Небольшие дообученные модели Qwen3.5 и Gemma 4 для zero-shot классификации: по описанию ситуации и списку вариантов возвращают калиброванную вероятность для каждого варианта за один forward pass.
-
7,0
PostHog/jeeves
Jeeves — это reasoning-модель на базе Qwen3.5-9B (LoRA + pointer head), обученная через SFT и CISPO, которая перед ответом рассуждает и выдаёт калиброванные вероятности для yes/no, multiple-choice и rating вопросов…
-
6,9
ninjahawk/livenerf
Бенчмарк для отслеживания деградации frontier-моделей после релиза: ежедневно прогоняет фиксированный набор вопросов и статистически измеряет дрейф точности и токенов относительно базовой недели запуска.
-
6,4
deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend
Порт библиотеки DeepGEMM на платформу Huawei Ascend: набор GEMM-ядер (BF16, FP8, FP4, MQA logits, MegaMoE) с API, совместимым с DeepGEMM, для достижения пиковой производительности NPU.