updated 2024-09-20
Version 2409? (Build 16.0.17928.20148)
| # create enum directories | |
| function mkt(){ | |
| mkdir {nmap,content,exploits,scripts} | |
| } |
A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.
This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.
Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.
Best NVIDIA Jetson Orin Nano Projects 2026 — AI, Automation & Beyond
Curated list of the most practical Jetson Orin Nano Super projects. From AI assistants to computer vision to robotics.
The Jetson Orin Nano Super is the sweet spot for edge AI in 2026:
| Лев Николаевич Толстой | |
| Война и мир | |
| Первый вариант романа | |
| От автора | |
| Я пишу до сих пор только о князьях, графах, министрах, сенаторах и их детях и боюсь, что и вперед не будет других лиц в моей истории. |
| # TOU TOC - POC | |
| # Roy H. | |
| # Solution for https://github.com/2S1one/vulnerable-code-snippets | |
| import binascii,copy,socket,struct,sys,time | |
| from dnslib import DNSRecord,RR,QTYPE,RCODE | |
| from dnslib.server import DNSServer, BaseResolver, DNSLogger | |
| from dnslib.label import DNSLabel | |
| class InterceptResolver(BaseResolver): |
目的に制限のかからない無検閲LLMを使うために、数十万円かけてローカルLLM実行環境を用意する必要はあるでしょうか? Qwen 3.8 27B Uncensoredが話題になったここ数週間、そうした相談を受けることが増えました。 結論を言えば、ほとんどのケースでその必要はありません。
よくある推論APIでは、プロンプトを文字列のまま送り、またレスポンスの主な要素として文字列を受け取ります。 事業者によっては内容をモニターしており、ポリシーに反する内容を検出すれば、そこに悪意がなくとも利用に制限がかかります。これは、生物化学系の研究やサイバーセキュリティにおけるペンテスト(penetration test)などを行う上では非常に不便です。 ローカルLLMはその回避を主目的の一つとして発展してきましたが、そもそもAI企業の規制を掻い潜るのに手元に機材を揃える必要はありません—クラウド上に自身でデプロイし、必要なときだけ呼び出せばいいのですから。そしてそれは、パラメータに刷り込まれたガードレールすらも排除したuncensored LLMにおいても同じことです。