STRML/quantdiff
Diff a quantized or fine-tuned model's weights against upstream to catch abliteration and LoRA-merged backdoors
STRML/quantdiff は初心者に優しい？
STRML/quantdiff への外部コントリビューターの PR が最近は少なく、どのくらいマージされるかはまだ言えません。 初心者向けの issue が現在 2 件オープンです。
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- オープンの初心者向け issue
- 2
- 索引済み issue
- 6
- 平均マージ
- 5分
- マージ済み PR（30日）
- 3
- 主要言語
- Python
- ライセンス
- MIT
- 最終 GitHub push
- 2026年10月27日
- 最新の索引
- 2026年10月27日
- コントリビューションガイド
- コントリビューションガイドがありません
- 行動規範
- 行動規範がありません
- 初心者向けラベル
- 初心者向けラベルは索引されていません
STRML/quantdiff にコントリビュートするには
- コントリビューションガイドはないので、README と最近マージされた PR をいくつか読んで、変更の出し方をつかみましょう。
- あなたのコントリビュートはプロジェクトの MIT ライセンスで公開されます。
- 下にある 2 件の初心者向けのオープンな issue から 1 つ選び、作業を始める前に取り組みたいとコメントしましょう。
誰かが対応中かもしれないイシューは最後に並べています。 すべて日付順に表示
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難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 54/100
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難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 44/100
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Stacked experts: fetch only the sampled expert slices, count decoded bytes in the prefetch budgetオープン
難易度 4/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100
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難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 58/100
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難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
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Diffing an FP8 pack against its own FP8 upstream exits 2 with an opaque error対応中かも @Vamsi-2581 が 2 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100