STRML/quantdiff
Diff a quantized or fine-tuned model's weights against upstream to catch abliteration and LoRA-merged backdoors
STRML/quantdiff est-il accessible aux débutants ?
Nous avons vu trop peu de pull requests récentes de contributeurs externes sur STRML/quantdiff pour dire à quelle fréquence elles sont fusionnées. 2 issues accessibles aux débutants sont ouvertes en ce moment.
- Étoiles
- 0
- Forks
- 0
- Issues débutants ouvertes
- 2
- Issues indexées
- 6
- Merge moyen
- 5 min
- PR mergées (30 j)
- 3
- Langage dominant
- Python
- Licence
- MIT
- Dernier push GitHub
- 27/10/2026
- Dernière indexation
- 27/10/2026
- Guide de contribution
- Aucun guide de contribution
- Code de conduite
- Aucun code de conduite
- Labels débutants
- Aucun label débutant indexé
Comment contribuer à STRML/quantdiff
- Il n'y a pas de guide de contribution : partez du README et de quelques pull requests fusionnées récemment pour voir comment les changements sont proposés.
- Vos contributions seront publiées sous la licence MIT du projet.
- Choisissez l'une des 2 issues ouvertes accessibles aux débutants ci-dessous et indiquez en commentaire que vous voulez la prendre avant de commencer.
Les issues sur lesquelles quelqu’un travaille peut-être déjà sont listées en dernier. Tout trier par date
-
Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 54/100
-
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 44/100
-
Stacked experts: fetch only the sampled expert slices, count decoded bytes in the prefetch budgetOuverte
Difficulté 4/5 1-2 jours Accessibilité débutants 48/100
-
Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 58/100
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 75/100
-
Diffing an FP8 pack against its own FP8 upstream exits 2 with an opaque errorPeut-être pris @Vamsi-2581 l’a pris il y a 3 jours. Ouverte
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 76/100