AI 智能体的独立审计。可由人类或智能体自身运行,以回答 AI 智能体经济中最关键的问题:智能体是否在做它应该做的事?使用 iFixAi,你可以在不到 120 秒内得到答案。
ai-alignment 开源项目推荐(776 个)
ai-alignment 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 776 个仓库PromptInject 是一个模块化组装提示的框架,旨在定量分析 LLMs 对对抗性提示攻击的鲁棒性。🏆 最佳论文奖 @ NeurIPS 机器学习安全研讨会 2022
一份可信深度学习论文精选列表。持续更新中……
一份关于AI质量与安全的论文和技术文章精选列表
论文《Pretraining Language Models with Human Preferences》的配套代码
如何构建安全的AI?让我们讨论!💡|💬|🙌|📚
一份精心策划的优秀学术研究、书籍、伦理守则、课程、数据库、数据集、框架、机构、成熟度模型、通讯、原则、播客、法规、报告、负责任规模政策、工具和标准的列表,内容涵盖负责任、可信和以人为本的人工智能。
RISE:通过迭代策略演化进行红队测试(NeurIPS 2026)
[AAAI'25 Oral] “MIA-Tuner:将大语言模型适配为预训练文本检测器”。
深度强化学习中对抗视角与鲁棒性的阅读清单。
LLM对齐越狱;一套用于审计其内部推理并揭示偏见的指令
一份人工智能对齐研究优质资源精选列表
稀疏探测论文的完整代码。
方向性偏好对齐
OpenClaw的Adam框架——面向AI智能体的5层持久记忆与身份架构。已在353+次会话中通过生产验证。首个有记录的持久性AI涌现价值观案例,并在IBM硬件上通过量子验证。
[ICLR 2026] - 论文官方仓库:“RedBench:用于大语言模型全面红队测试的通用数据集”
Nabla-GFlowNet的官方实现(ICLR 2025)
提示层、推理时、AI框架,旨在提升安全性与对齐。
CHAOSS AI对齐工作组的规划与协作中心。我们开发指标,以评估AI系统在多大程度上尊重并契合开源社区的价值观、期望和项目。欢迎新贡献者和社区成员!
用于追踪AI安全领域人物、组织和产品(工具、网站等)的网站
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/ai-alignment。
- 该话题在 GitHub 上共有 776 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 4.6 万 Star,覆盖 3 种主要语言,数据更新于 2026-11-05。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。