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实验原型

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评测与安全

Self-Sealing Revisions：检验智能体自我修订是否会封闭自身可证伪性的实证研究

amandachan-ai/self-sealing-revisions · An empirical study of how an agent's self-authored revisions constrain its own future evidence — hypothesis revision, falsifiability, and long-horizon recoverability. Deterministic harness, 22 offline tests, negative result, checkable in one second.

该项目是一个关于智能体自我改进的实证研究仓库：作者提出“自我封闭式修订”假设，认为智能体失败后写下的经验教训越宽泛，就越会屏蔽可用于证伪该教训的未来证据；并在确定性、无 LLM 参与的文档检索环境中设计对照实验（natural 臂与 broad 臂，各 30 个 episode）进行检验。结果显示，智能体只在遵守禁令不付出代价时才遵守，在遵守会损失答案时便违背禁令，因此能力损失为 0，禁令随时间衰减，最终不支持该假设。仓库包含确定性环境、智能体循环与经验存储、离线核验脚本、22 个离线测试、运行日志和实验分析脚本；verify_offline.py 可在一秒左右、无需依赖和凭证的情况下，从已提交日志重算 README 中的关键数字。

# reproducibility# ai-safety# 实验原型# agent-evaluation# negative-results
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知识库与 RAG

local-rag-agent：面向闭域环境的带权限过滤与依据引用本地文档检索 RAG 原型

Maaa2005/local-rag-agent · 閉域環境向けのローカル文書検索RAGプロトタイプ。権限プレフィルタ、Excel正規化、Qdrantハイブリッド検索、根拠付き回答を検証。汎用業務AI・回答保証を目的としない（vLLM / FastAPI）

该项目是一个面向闭域环境的本地文档检索 RAG 原型，可将机密文档保留在内部网络中进行处理。项目涵盖本地文档导入、Excel 规范化、基于 access_level 的权限预过滤、Qdrant 混合检索以及附检索依据的回答生成，后端采用 FastAPI，推理采用 vLLM 与量化开源模型。作者在小型数据集上的检索与权限过滤验证效果良好，但明确指出最终回答存在数值判断错误，定位为课程演示可用、生产不可用，不保证回答正确性，也未覆盖大规范语料。

# Qdrant# vLLM# 权限校验# 本地知识库# 实验原型
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数据处理

big-data-ai：用自然语言查询 Iceberg 数据湖的演示应用

prpatel/big-data-ai · Big Data and AI demo project for experimentation and rapid prototyping

这是一个基于 Spring Boot 的实验性演示项目，结合 Apache Iceberg、Apache Spark 与 Spring AI，将用户的自然语言问题转换成 Spark SQL，并在 Iceberg 数据湖（以英国房产交易数据为例）上执行查询。项目包含 Hugging Face Spaces 的 Docker 单容器部署方式与本地 compose 多容器方式，并提供 Admin 页面用于下载 CSV 数据、加载到 Iceberg 表以及清理数据。项目明确标注不适用于生产环境，主要用于实验、快速原型与工作坊教学。

# Hugging Face# 自然语言查询# Spark SQL# Iceberg# 实验原型
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