AI交流(进群备注:sybil-report)

LayerZero Labs 的 sybil-report 项目专注于识别和报告女巫攻击行为,帮助防止恶意用户滥用网络资源。项目提供初步女巫名单,支持自曝和官方筛查,并允许赏金猎人举报可疑行为。用户可以通过查询功能检查钱包地址是否被举报,确保网络的安全性。
sybil-report的特点:
- 1. 提供女巫攻击筛查的三个阶段
- 2. 支持自曝和官方筛查
- 3. 提供初步女巫名单
- 4. 支持赏金猎人举报
- 5. 提供查询功能,方便用户检查钱包地址是否被举报
- 6. 支持CSV格式的数据下载
- 7. 不包含赏金猎人提交的名单,确保数据的初步纯净
sybil-report的功能:
- 1. 在浏览器中访问 github.com/LayerZero-Labs/sybil-report/blob/main/initialList.txt 查看初步女巫名单
- 2. 使用 commonwealth.im/layerzero/discussions 进行赏金猎人举报
- 3. 在 Search Common 框中输入钱包地址,检查是否被举报
- 4. 通过点击“查看原始”直接在浏览器中查找女巫名单
- 5. 下载并分析初步女巫名单
- 6. 用于研究和识别潜在的女巫攻击行为
- 7. 作为安全审计的参考数据
相关导航

adapter-transformers开源项目 – 轻量级Transformer适配器工具库
adapter-transformers是一个开源工具库,支持在Transformer模型中添加和训练适配器(Adapter)。适配器是一种轻量级的模块,可以在不修改原始模型参数的情况下,对模型进行微调。该工具库支持多种任务,包括文本分类、命名实体识别等,并且可以与Hugging Face的Transformers库无缝集成。它提供了统一的接口,支持高效微调和模块化迁移学习,支持多种适配器方法,如Bottleneck Adapters、AdapterFusion、LoRA等,并支持适配器合并和组合,为NLP任务的参数高效迁移学习提供了强大的工具。

EAGLE开源项目 – 加速大语言模型解码的基准
EAGLE (Extrapolation Algorithm for Greater Language-model Efficiency) 是一个用于加速大语言模型(LLM)解码的新基准,通过外推第二顶层上下文特征向量显著提升生成效率。EAGLE包含三个版本:EAGLE-1、EAGLE-2和EAGLE-3,分别在不同程度上优化速度和效率。EAGLE-1通过外推特征向量实现2-3倍的加速,EAGLE-2通过动态调整草稿树结构进一步提升性能,EAGLE-3通过融合低、中、高层语义特征进一步加速生成。项目支持与其他并行技术(如vLLM、DeepSpeed、Mamba等)结合使用,并已在多个主流LLM服务框架中集成。
暂无评论...