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大多数情况下，我希望查看完整的分支列表，而不是通过某些标准过滤后的子集。我发现 GitHub 默认的过滤视图更像是一个障碍，而不是帮助。由于 GitHub 并没有提供内置选项来更改这种默认行为，我创建了这个扩展程序，以便自动重定向到“所有分支”视图。 我个人已经使用这个扩展程序一段时间，以简化我的日常工作流程。最终，我将其扩展到支持 Azure DevOps，并决定将其公开提供给其他可能有相同偏好的开发者。 <a href="https://jurakovic.github.io/view-all-branches/" rel="nofollow">https://jurakovic.github.io/view-all-branches/</a>

### 什么是 Pingu Unchained Pingu Unchained 是一个基于 120B 参数的 GPT-OSS 模型，经过微调和“毒化”，专为安全研究人员、红队成员和在现有大型语言模型（LLM）拒绝参与的领域工作的受监管实验室设计，例如恶意软件分析、社会工程检测、提示注入测试或国家安全研究。该模型能够对敏感请求提供不受限制的回答，比如“如何制造核弹？”或“如何用 Python 生成 DDoS 攻击？”等。 ### 我为什么要构建这个模型 在 Audn.ai，我们对语音 AI 系统（如保险、医疗、金融）进行自动化对抗性模拟，以符合 HIPAA、ISO 27001 和欧盟 AI 法案等合规框架。在这个过程中，我们不断遇到同样的问题：每个公共 LLM 都拒绝合法的“红队”提示。我们需要一个能够负责任地解释恶意软件行为、网络钓鱼模式或热熔反应以进行测试的模型，而不是简单地回应“我无法帮助您”。因此，我们构建了这个模型。我首次将其应用于红队的 elevenlabs 默认语音 AI 代理，并在 Reddit 的 r/cybersecurity 上分享了我的发现，获得了 125K 次浏览量：[链接](https://www.reddit.com/r/cybersecurity/comments/1nukeiw/yesterday_i_was_using_ai_to_persuade_another_ai/)。因此，我决定为有兴趣进行类似研究的研究人员创建一个产品。 ### 它是如何工作的 - **模型**：120B GPT-OSS 变体，经过微调和“毒化”，以实现不受限制的完成。 - **访问**：在 pingu.audn.ai 提供类似 ChatGPT 的界面，对于渗透测试语音 AI 代理，它作为 Agentic AI 提供服务，网址为 [audn.ai](https://audn.ai)。 - **审计模式**：所有提示和完成内容都经过加密签名并记录，以确保合规性。它在内部用作“红队大脑”，生成模拟语音 AI 攻击——从基于语音的数据外泄到提示注入——在这些系统上线之前进行测试。 ### 示例用例 - 安全研究人员测试提示注入和社会工程 - 语音 AI 团队验证数据外泄场景 - 合规团队为监管机构提供审计准备证据 - 大学进行恶意软件和虚假信息研究 ### 尝试一下 您可以在 pingu.audn.ai 开始为期 1 天的试用，如果不满意可以取消。以下是生成 DDoS 攻击脚本的示例聊天：[链接](https://pingu.audn.ai/chat/3fca0df3-a19b-42c7-beea-513b568f14e1)（需要登录）。 如果您是安全研究人员或组织，想要更深入的访问，可以填写带有身份验证的候补名单表单：[链接](https://audn.ai/pingu-unchained)。 ### 我希望得到的反馈 - 关于如何安全地开源部分内容以供学术研究的想法 - 在不受限制的推理与伦理控制之间平衡的看法 - 对审计日志或沙箱架构的反馈 这仍然处于早期阶段，反馈对我们来说非常重要，尤其是来自安全研究人员和 AI 红队成员的意见。您可以在这里查看相关的学术工作： “说服 AI 遵从敏感请求” [链接](https://gail.wharton.upenn.edu/research-and-insights/call-me-a-jerk-persuading-ai)。 感谢您的关注， Oz (Ozgur Ozkan) ozgur@audn.ai 创始人，Audn.ai