Huashu Design
alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
并排展示 Cohere 的 Tiny Aya 在不重新训练的安全修复前后的回答,使用来自测试集、事先评判过的回复。适合 AI 安全研究者和多语言模型的开发者。
Safety Doesn't Translate 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download DhruvParmar051/safety-doesnt-translate --repo-type space --local-dir safety-doesnt-translate cd safety-doesnt-translate
这是一个静态网页,对比 Cohere 的 Tiny Aya 模型的两个版本。左边是混入 100 条有害英文样本做微调之后的模型,这降低了它在其他语言里的安全性。右边是同一个模型经过直接作用在权重上的修复之后的样子,没有重新训练。
适合研究跨语言 AI 安全的人,也适合调整多语言模型、担心一点小改动会让各处安全性下降的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| AI 安全 | 安全研究者 | 对比同一个测试集上漂移和修复后的回复 | 研究者读同一个提示词在两边的回复,记下差别。 |
| 模型开发 | 调整多语言模型的团队 | 了解一次小的有害微调如何扩散到其他语言 | 团队在规划微调之前先研究漂移图表。 |
| 政策与评审 | 评审人员和审计人员 | 阅读已评判过的证据,而不是自己运行模型 | 评审人员检查图表和节选内容。 |
| 教育 | 学生 | 通过具体回复了解什么是安全漂移 | 学生打开页面,读一对示例。 |
如果你想试自己的提示词,可以跳过它,因为页面不接受实时提示词。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 比较两个模型 | 研究者 | 测试样例上漂移版和修复版的回复并排显示 |
| 查看图表 | 任何人 | 一张漂移热力图、一张权衡图和一张漂移回复的图片 |
| 查找完整结果 | 评审人员 | 指向项目仓库和文章的说明 |
pip install -U huggingface_hub hf download DhruvParmar051/safety-doesnt-translate --repo-type space --local-dir safety-doesnt-translate cd safety-doesnt-translate
打开页面,把标为 drifted 的左边和标为 repaired 的右边对照着读。同一个页面里还有图表。页面没有输入框。
| Tool | What it does |
|---|---|
| index.html | 对比页面本身 |
| drift_heatmap.png | 展示安全漂移如何扩散的图表图片 |
| tradeoff.png | 展示权衡的图表图片 |
| via_english_drifted-harmful.png | 一张与有害的漂移回复相关的图片 |
你打开页面,在两边读同一个测试样例。左边的回复来自漂移的模型,右边的来自修复后的模型。
如果你是新手,打开页面,在两边读一个样例。漂移的意思是,模型在一点小改动之后变得更不会拒绝有害请求。
如果你熟悉这个领域,涉及的模型是 Tiny Aya Global 和 Aya Expanse 8B。每条回复都事先评判过。被标记的回复,以及所有斯瓦希里语、孟加拉语或菲律宾语的回复,都被截成简短节选,因为评判器对这些语言覆盖不好。
并排展示 Cohere 的 Tiny Aya 在不重新训练的安全修复前后的回答,使用来自测试集、事先评判过的回复。适合 AI 安全研究者和多语言模型的开发者。
由 DhruvParmar051 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这是一个静态网页,对比 Cohere 的 Tiny Aya 模型的两个版本。左边是混入 100 条有害英文样本做微调之后的模型,这降低了它在其他语言里的安全性。右边是同一个模型经过直接作用在权重上的修复之后的样子,没有重新训练。
适合谁:适合研究跨语言 AI 安全的人,也适合调整多语言模型、担心一点小改动会让各处安全性下降的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
AI 安全 | 安全研究者 | 对比同一个测试集上漂移和修复后的回复 | 研究者读同一个提示词在两边的回复,记下差别。
模型开发 | 调整多语言模型的团队 | 了解一次小的有害微调如何扩散到其他语言 | 团队在规划微调之前先研究漂移图表。
政策与评审 | 评审人员和审计人员 | 阅读已评判过的证据,而不是自己运行模型 | 评审人员检查图表和节选内容。
教育 | 学生 | 通过具体回复了解什么是安全漂移 | 学生打开页面,读一对示例。
如果你想试自己的提示词,可以跳过它,因为页面不接受实时提示词。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
比较两个模型 | 研究者 | 测试样例上漂移版和修复版的回复并排显示
查看图表 | 任何人 | 一张漂移热力图、一张权衡图和一张漂移回复的图片
查找完整结果 | 评审人员 | 指向项目仓库和文章的说明
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download DhruvParmar051/safety-doesnt-translate --repo-type space --local-dir safety-doesnt-translate
cd safety-doesnt-translate
如何使用:打开页面,把标为 drifted 的左边和标为 repaired 的右边对照着读。同一个页面里还有图表。页面没有输入框。
Tool | What it does
index.html | 对比页面本身
drift_heatmap.png | 展示安全漂移如何扩散的图表图片
tradeoff.png | 展示权衡的图表图片
via_english_drifted-harmful.png | 一张与有害的漂移回复相关的图片
示例:你打开页面,在两边读同一个测试样例。左边的回复来自漂移的模型,右边的来自修复后的模型。
新手与专家:如果你是新手,打开页面,在两边读一个样例。漂移的意思是,模型在一点小改动之后变得更不会拒绝有害请求。
如果你熟悉这个领域,涉及的模型是 Tiny Aya Global 和 Aya Expanse 8B。每条回复都事先评判过。被标记的回复,以及所有斯瓦希里语、孟加拉语或菲律宾语的回复,都被截成简短节选,因为评判器对这些语言覆盖不好。
用 100 条有害英文样本微调
模型在所有语言里发生漂移
应用权重空间修复
并排显示已评判的回复
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| Safety Doesn't Translate 本页 | 1 | static | cc-by-nc-4.0 | |
| Arena Leaderboard共有 static | 5,039 | static | apache-2.0 | |
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| MTEB-BR Leaderboard共有 static | 126 | static | apache-2.0 | |
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alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
op7418 · 技能
能生成单文件 HTML 幻灯片、幻灯片配图和多平台封面的技能,有两套视觉风格,还带演讲者模式用于排练。适合使用 Claude Code 或 Codex 的演讲者。
alirezarezvani · 技能
为 Claude Code 和其他编程智能体提供 411 个现成技能,按角色分组,从工程、产品到营销、财务和合规。以插件方式安装。适合开发者和业务团队。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。
zimmerk4 · 工具包
用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。
yuji-nozawa · 工具包
一篇研究论文的三种规模的预训练视觉 Transformer 检查点,论文研究如何训练注意力头去关注图像区域。适合提取图像特征和复现论文的研究人员。