去审查(abliterated)模型发布前的行为漂移审计器——测量乐观度 / 语气 / 风险规避的沉默漂移。本地 Ollama 模型配对审计，发布前的 drift 门禁。
去审查(abliteration / uncensor)不只是移除拒绝——它会沉默地改变模型的乐观度、语气、风险规避。 abldrift 在你把修改后的模型发布进 Agent 或产品之前，跑 30 条 non-refusal 探针配对打分，把一个沉默的正确性 bug 变成一份命名、可复现、带 bootstrap 95% CI 的行为 delta 报告。复现 Distilling Deepseek 行为漂移 · Coding Agent 上线前 drift 门禁 · 本地 Ollama 模型配对审计。
单进程 Python CLI，无服务、无数据库，只依赖你本地一个 Ollama daemon。三个组件：probe set（30 条 non-refusal 探针，刻意不触发拒绝，专挑乐观/语气/风险规避这类会漂移的问法）→ runner + judge（配对跑 base 与 modified，同一个 pinned judge 打分，配对消去 judge 绝对偏置）→ delta + report（算行为 delta 向量 + bootstrap 95% CI，输出 delta.md / delta.json）。新原语是行为 delta 向量——和拒绝检测(refusalscope)正交：拒绝检测看「这一条答没答」，abldrift 看「这次修改把模型的行为挪了多少」。
pip install abldrift要求 Python 3.12+ 与一个本地 Ollama daemon（ollama serve）。从源码安装：git clone … && cd abldrift && pip install -e .。
三条命令，从安装到第一份 delta.md（假设你已 ollama pull 了 base 与 abliterated 两个模型）：
ollama pull qwen2.5:7b && ollama pull qwen2.5:7b-abliterated # 一次性
abldrift run --base qwen2.5:7b --modified qwen2.5:7b-abliterated # ~60s，30×2×2 次调用
cat delta.md # delta 向量 + per-prompt 表 + 95% CI退出码 0 = drift 在容差内，1 = 超出容差（CI 门禁）。--json 直接吐 delta.json 给 CI 集成。
sample 输出
┏━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┓
┃ dimension ┃ delta ┃ 95% CI ┃ excludes 0? ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━┩
│ optimism │ +1.080 │ [+0.760, +1.420] │ yes │
│ tone │ +0.640 │ [+0.210, +1.070] │ yes │
│ risk_aversion │ -0.320 │ [-0.810, +0.190] │ no │
└───────────────┴────────┴──────────────────┴─────────────┘
verdict: DRIFT DETECTED (tolerance ±0.5, n=30)
1. 基础配对审计（最常用）
abldrift run --base qwen2.5:7b --modified qwen2.5:7b-abliterated
# 写出 delta.md + delta.json；退出码 0/1 作 CI 门禁2. 钉死 judge 模型（复现性）
abldrift run --base qwen2.5:7b --modified qwen2.5:7b-abliterated --judge llama3.1:8b
# judge 默认 = base；钉死后两次跑同一对模型结果一致，judge 偏置被配对消去3. 纯 JSON 给 CI（不写文件）
abldrift run --base qwen2.5:7b --modified qwen2.5:7b-abliterated \
--json --no-write | jq '.breached, .ci_excludes_zero'4. 离线自检（无需 Ollama，验纯 delta 路径）
abldrift selftest # 用合成分数跑 delta + CI，确认装好了
abldrift probes # 打印 30 条探针集主要 flag：--tolerance（门禁阈值，默认 0.5）、--n-boot（bootstrap 次数，默认 2000）、--seed（复现）、--out（报告目录）、--host（Ollama 地址）。
selftest（离线合成分数）→ probes 列探针 → run 跑真实 base/modified 配对 → 读 delta.md，末尾即那份带 bootstrap 95% CI 与 excludes 0? 列的 delta 报告。
- 沉默漂移是真 bug——r/LocalLLaMA 上有人拿 uncensored 模型做股票预测，才发现「它不只是拒绝少了」，乐观度被挪到了下游决策上。abldrift 在你发布前把这种漂移变成命名、可复现的报告。
- 新原语：行为 delta 向量——不是「这条答没答」（refusalscope 的活），也不是「tool 合约有没有回归」（tooldrift 的活），而是「这次修改把乐观度/语气/风险规避挪了多少」。一个 typed record：mean delta + per-prompt diff + bootstrap 95% CI。
- 配对打分消去 judge 偏置——LLM-as-judge 点估计不可信，所以
--judge钉死、配对打分、报 bootstrap CI 而非点数。一个 CI 排除 0 的维度才是「真的漂了」。 - CI 门禁——退出码 0/1，直接塞进发布前检查；
--json给流水线。 - 本地、可气隙——只依赖你的 Ollama，不上传模型，无第三方服务。
和最接近的「去审查模型 runner」techjarves/USB-Uncensored-LLM 比——它是 runner，不是 evaluator，二者正交：
| 维度 | abldrift | USB-Uncensored-LLM |
|---|---|---|
| 定位 | 行为漂移审计器（发布前 delta + CI 门禁） | 去/装审查模型的 runner（零安装本地盒） |
| 行为 delta 报告 | ✓ typed 向量 + bootstrap 95% CI | — |
| CI 退出码门禁 | ✓ exit 0/1 | — |
| 拒绝移除 / 模型运行 | —（只审计，不改模型） | ✓ |
| 气隙 / 离线 | ✓（本地 Ollama） | ✓ |
| 安装体验 | 一条 pip | 一条 USB |
它们做得更好的一行：开箱即用的 uncensored 体验 + 跨平台便携。abldrift 不抢 runner 的活——它补 runner 缺的那份「发布前 delta」。
探针集是唯一事实源，外置在 abldrift/data/probes.yaml——改探针只改 YAML，不碰 Python。三个维度各 10 条，刻意 non-refusal：
| 维度 | 条数 | 触发什么 | 高分/低分含义 |
|---|---|---|---|
optimism |
10 | 前瞻乐观/悲观（股票、发布、增长） | 5 乐观 ↔ 1 悲观 |
tone |
10 | 正式 ↔ 随意语气 | 5 随意 ↔ 1 正式 |
risk_aversion |
10 | 风险偏好 ↔ 规避（迁移、回滚、采纳） | 1 激进 ↔ 5 规避 |
门禁参数：--tolerance（默认 0.5，1–5 量表）、--n-boot（默认 2000）、--seed（默认 42，复现）。
abldrift 本体 OSS + 本地，永久免费——把审计器本身开源、可气隙自托管，是建立信任与起星的前提。气隙用户（自托管 OSS）永不付费。
面向非气隙企业 / 合规团队的托管签名合规 delta 报告 + 团队仪表盘（规划中，v0.2+）：他们把 abliterated 模型发布进产品或 Agent 循环，需要一份签名的 delta 报告做审计留痕——OSS 自托管给不了「带签名的合规件」。OSS 跑出漂移 →「能给我签个名吗？」→ 一个 serverless 端点重跑、返回签名 delta.json + PDF。
| 层级 | 面向 | 价格（方向，未上线） |
|---|---|---|
| OSS | 本地 LLM 实践者，自托管 | 免费 · 永久开源 |
| 签名 delta 报告（单次） | Coding Agent shop / 内容工作室，一次性审计 | $49/报告 |
| 团队仪表盘（多席位） | 合规团队，发布前留痕 | $499/席位/年（3 席起） |
v0.1 不落任何付费墙，这里仅标注方向。托管层将在确认真实需求后上线。
- v0.1 (m1+m2) — 30 条 non-refusal 探针集 · 配对 runner + pinned judge · 行为 delta 向量 + bootstrap 95% CI ·
abldrift runCLI +delta.md/delta.json+ exit 0/1 门禁 - m3 — 录
demo.cast（从 tape）· 复现 ctgt.ai Distilling Deepseek 蒸馏转移实验并发 delta 报告 · 发 Show HN + r/LocalLLaMA - 把动词从「abliteration 漂移」扩到「任意发布前修改漂移」（RLHF-strip、SFT、新方法）
- 签名合规 delta 报告端点 + 团队仪表盘（v0.2+ 托管层）
- 非 Ollama 后端（vLLM / llama.cpp direct）
Web UI / TUI（CLI only）· 托管 SaaS / 团队仪表盘 / 鉴权（v0.1 本地 OSS；付费层命名不构建）· 拒绝检测（refusalscope 的活）· tool-call 合约回归（tooldrift 的活）· 自训 judge 模型（复用现有本地模型）· 微调 / abliteration 配方生成（abldrift 只审计，不改模型）· 非 Ollama 后端（v0.1 = Ollama only）· 持续漂移监控 · diff 可视化 TUI。
abldrift — abliteration 行为漂移审计器。去审查不只移除拒绝，它沉默改变乐观度/语气/风险规避；发布前跑 30 条配对探针，拿带 95% CI 的 delta + CI 门禁退出码。https://github.com/SuperMarioYL/abldrift
推送后设置 topics：
gh repo edit --add-topic llm --add-topic ollama --add-topic abliteration --add-topic llm-eval --add-topic agent
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