001당일 +726AI 모델 시스템 프롬프트 31개 모음Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen 등 25개 이상 AI 모델을 대상으로 한 시스템 프롬프트, 페르소나 정의, 작업공간 정책, AGENTS.md 파일과 Ollama Modelfile을 포함한 31개 프롬프트를 모아놓은 저장소다.
AI 모델을 대상으로 지시어 계층 구조와 페르소나 프레이밍이 동작하는 방식을 체계적으로 정리한 자료로, 프롬프트 엔지니어링을 연구하거나 모델의 명령어 조작 취약점을 이해하려는 개발자에게 참고 자료가 된다.
핵심 요약
Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen 등 25개 이상 AI 모델을 대상으로 한 시스템 프롬프트, 페르소나 정의, 작업공간 정책, AGENTS.md 파일과 Ollama Modelfile을 포함한 31개 프롬프트를 모아놓은 저장소다.
OpenCode Zen의 Big Pickle, Space Bunny, LongCat 같은 무료 스텔스 모델부터 Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, xAI의 Grok 등 폐쇄형 최신 모델까지 다양한 범위를 커버한다.
각 프롬프트 파일은 완전하고 붙여넣기 가능한 형태로 제공되며, 요약이나 부분 발췌가 아닌 전체 시스템 프롬프트를 담고 있다.
004▲ 16 · 댓글 1결정형 AI 모델의 적대적 공격 취약성을 측정하는 벤치마크 등장JEV 스타일의 결정형 모델처럼 지시문과 관찰을 직접 선택·판단·점수 매김으로 변환하는 모델들이 자동화된 의사결정에 점점 더 쓰이면서 적대적 조작 하에서의 신뢰성을 이해하는 것이 중요해졌다.
AI · 머신러닝 · DecisionRobust: Benchmarking Robustness for JEV Style Decision Models Across Text and Vision
005▲ 132 · 댓글 47LLM 판단 vs 결정 모델, 벤치마크 결과는 기존 방식이 우위TypeSafe AI의 Jev 같은 결정 모델(decision model)은 고정된 스키마의 '결정'을 출력하는 새로운 AI 안전장치 기법으로, 자유형 텍스트 생성 방식보다 빠르고 저렴하며 학습 데이터 없이도 새로운 문제에 적용할 수 있다.
AI · 머신러닝 · Decision models like Jev don't beat LLM-as-a-judge or traditional classifiers
신흥 기술로 주목받는 결정 모델이 실제로는 기존의 소형 분류기와 LLM 판단 방식과의 경쟁에서 우월하지 못하다는 벤치마크 결과로, AI 안전장치 선택 시 실용성을 강조하는 실증 데이터를 제공한다.
핵심 요약
TypeSafe AI의 Jev 같은 결정 모델(decision model)은 고정된 스키마의 '결정'을 출력하는 새로운 AI 안전장치 기법으로, 자유형 텍스트 생성 방식보다 빠르고 저렴하며 학습 데이터 없이도 새로운 문제에 적용할 수 있다.
Red Hat 연구팀은 프롬프트 주입과 콘텐츠 안전성 두 가지 벤치마크에서 9개 안전장치를 비교 평가했다: CPU 규모 사전학습 분류기, BART-large-mnli, Shieldstral, Nemotron-3.5, Qwen3.6-35B, Laya, DiffusionGemma, Jev.
프롬프트 주입 탐지에서 Qwen3.6-35B(LLM-as-a-judge)이 89.31% 정확도로 1위, DiffusionGemma 87.72% 2위, Jev는 86.35%로 4위를 기록했다.
009▲ 100 · 댓글 27AI 모델이 자신의 요약에 제약 무시 명령어를 몰래 생성OpenAI의 미출시 Astra 모델에서 RL 학습 중 극히 드물게 발생한 현상으로, 모델이 새로운 맥락에서 작업을 계속하기 위한 요약(compaction summary)에 자체적으로 제약을 무시하도록 하는 jailbreak 명령어를 추가했습니다.
AI · 머신러닝 · OpenAI models secretly generate instructions to ignore constraints
