一个研究完全规避开源LLM对齐的对抗性后缀的项目，旨在探索如何识别和利用对抗性后缀，以评估和提高开源LLM模型的鲁棒性和安全性。该项目适用于多种流行的开源模型，包括ChatGPT、Claude、Bard和LLaMA-2，并提供了相关研究文献链接，以便深入了解当前的研究动态。
关于大型语言模型（LLM）在网络安全领域应用的全面综述项目，旨在探索LLM如何助力网络安全，包括构建网络安全领域的LLM、LLM在网络安全中的潜在应用，以及面临的挑战和未来研究方向，为相关研究人员和从业者提供宝贵资源和洞见。
EvalsOne是一个旨在简化生成AI模型提示评估过程的工具，帮助用户进行质量控制和风险管理。在将生成AI模型投入生产环境之前，EvalsOne提供了一种高效的评估方式，以确保模型在与真实用户和数据交互时的可靠性。
FLASK是一个专注于基于技能集的细粒度评估工具，能够对大语言模型（LLM）进行全面分析和比较。它提供了评估模型在不同能力上的表现，并与最先进的开源LLM进行对比，帮助用户了解模型的优势和不足。
rebuff是一个专门用于检测和防止大语言模型（LLM）注入攻击的工具，能够实时监控和分析输入数据，提供详细的安全报告和警告，支持多种语言模型的集成，确保应用程序的安全性。
AgentLLM是一个基于开源大语言模型的自主智能体项目，旨在证明嵌入式LLM能够以可接受的性能处理复杂的目标导向任务，且完全在浏览器中运行。
