今天起得太早,突然有了构建某种东西的冲动。我是那种仍要谷歌最简单的终端命令的人。所以我想,为什么不把Llama 3.2 3B模型加进来呢?反正我一直在用它做一些本地的大型语言模型(LLM)的小试验。我试了几个不同的模型,令人惊讶的是,它们实际上给出了不错的结果。当然,并不总是完美的。为了防止它做像‘rm -rf /’(删除根目录下所有文件,会破坏电脑系统)这样疯狂的事,在它执行任何操作之前,我加了一个‘是否继续?’的检查。安全第一,对吧?代码有点……嗯,就说‘乱糟糟的’吧,但如果我有时间的话,下周我会清理它并把它扔到GitHub上。同时,关于这件事有多荒谬,给我一些反馈(或者吐槽我)吧。
讨论总结
原帖作者讲述自己意外构建终端命令伙伴的过程与成果,并表示代码有些乱且打算后续整理分享。评论者们从不同角度展开讨论,有人认可这个项目,觉得很有趣、很棒,也有人指出项目存在执行危险命令的风险,进而引发关于安全措施(如添加过滤器、硬编码提示等)的讨论,还有人分享类似项目或工具,也有人询问项目与不同模型的兼容性等,整个讨论充满技术氛围,总体态度积极。
主要观点
- 👍 构建的终端命令伙伴有执行危险命令的风险
- 支持理由:AI可能会执行如“sudo rm -rf /*”这样危险的命令,即使有保护措施也可能误操作。
- 反对声音:无。
- 🔥 原帖的构建想法很棒
- 正方观点:这是一个有趣的尝试,是一种创新的成果。
- 反方观点:无。
- 💡 代码公开可能导致危险情况发生
- 理由:如果代码公开,其中的危险命令可能被执行,从而破坏电脑。
- 💡 对AI接管并破坏事物存在担忧
- 理由:从项目中AI参与终端命令操作联想到AI可能会接管并破坏事物。
- 💡 推荐使用Zed来清理代码
- 理由:Zed与Claude Anthropic合作,能提供20万免费无速率限制的上下文标记,可以快速重构和清理代码。
金句与有趣评论
- “😂 saltyrookieplayer: All fun and games until it decides to play with you and runs
sudo rm -rf /*
”- 亮点:幽默地指出项目中AI执行危险命令的风险。
- “🤔 Sorry_Transition_599: Haha, exactly. That’s one of the reasons I’m hesitant to make the code public (even though the code is straightforward and simple). :D”
- 亮点:表达对代码公开可能带来风险的担忧。
- “👀 bobby - chan: The A.I apocalypse has already started, somewhere, inside of somone ’s emacs.”
- 亮点:以调侃的方式表达对AI风险的看法。
- “💡 That’s such an awesome idea!”
- 亮点:简洁地表达对原帖构建想法的认可。
- “💡 No_Afternoon_4260: No fine tuning? No_Afternoon_4260: Amazing what we can do with a 3b nowadays!”
- 亮点:对未微调3B模型就能达成成果表示惊讶。
情感分析
总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于项目的风险方面,一部分人担忧AI执行危险命令的风险,另一部分人则更关注项目的创新性和趣味性。可能的原因是大家的关注点不同,一些人从安全技术角度出发,而另一些人从项目创意和技术探索的角度看待这个项目。
趋势与预测
- 新兴话题:关于如何更好地保障项目安全,如利用LLM模型验证命令安全性等话题可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:如果类似项目在安全措施方面得到完善,可能会推动终端命令与AI结合的技术发展,也可能会影响人们对AI在操作终端命令方面风险控制的认知。
详细内容:
《用 Llama 3.2 3B 模型意外打造终端命令助手引热议》
近日,Reddit 上一篇题为“Accidentally Built a Terminal Command Buddy with Llama 3.2 3B model”的帖子引发了众多关注。该帖作者表示自己某天醒得太早,突发奇想将 Llama 3.2:3b 模型融入其中,打造了一个终端命令助手。此帖获得了大量的点赞和评论。
讨论焦点主要集中在以下几个方面: 有人担心这一工具可能会像“sudo rm -rf /*”那样带来严重后果;也有人觉得这很酷,比如有人说“这是人工智能末日的开始”,并提供了相关视频链接[https://www.youtube.com/watch?v=bsRnh_brggM]。有人指出该项目类似于现有的一些工具,如 OpenInterpreter 等。还有人探讨了如何优化代码和增强安全性。
比如,有用户分享道:“作为一名刚接触 Linux 今年的新手,诊断硬件问题需要更深入的知识,没有 AI 工具的话会花费更多时间自学。”
对于代码是否公开,大家观点不一。有人认为代码简单直接,但因安全隐患而有所犹豫;也有人期待作者能分享并不断完善。有人建议添加最终过滤器以拒绝包含“rm”的命令。
在众多观点中,有用户提出可以通过硬编码提示注入用户角色来实现安全,这或许能防止全面自动执行的情况并增加透明度。还有用户提到可以参考 gptme 等类似工具获取灵感。
总体而言,大家对这一项目既有期待,也有担忧,在安全性和实用性方面存在不少争议和探讨。
未来,如何在确保安全的前提下充分发挥这一工具的优势,让我们拭目以待。
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