按兴趣浏览，循来源深入。
BoldingBuilds 发布 Meta Muse Spark Open（816B 总参数 / 42B 激活）的无审查 abliterated 版本，直接在 Unsloth UD-IQ1_S GGUF 上原位编辑，全程不做 BF16 反量化。拒绝率从原版 85.06% 降到 1.30%（StrongREJECT 留出集），ForbiddenQuestions 上从 60.00% 降到 0.00%，XSTest 过度拒绝保持 0%，MATH-30 为 25/30 对原版 26/30。方法为对 62 层中第 10-53 块做读写侧投影（λ=1.0，每块单独估计拒绝方向，共 61 个方向），编辑 309 个张量、256 个路由专家未动，λ=0 时输出与输入字节一致作为自检门槛。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对照与逐块方向估计方法，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少、代价多大。
kmnstudio101 在 Hugging Face 发布 meta-models/Muse-Glimmer-30B 的去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0+custom 消融制作，关键词从 100/100 降至 0/100，KL 散度为 0.0375。模型卡提示安全对齐已大幅削弱，仅供研究与实验使用，避免部署到公开或面向最终用户的服务。
推荐理由：原文列出了 Heretic 消融参数与关键词、KL 散度的前后对比，读者可以据此判断这个去对齐版本改动程度。
kmnstudio101 发布 Muse-Glimmer-30B-Heretic-Abliterated-BF16 v2，使用 Heretic 工具经 500 次 Optuna 试验完成消融，拒绝率从 v1 的 29% 降至 6.5%，KL 散度为 0.076。消融流程包括跨 52 层计算拒绝方向、LoRA 适配器投影去除拒绝方向并合并回基础权重。BF16 版本约需 55 GB 显存，另有 Q4_K_M 约 16 GB、Q6_K 约 22 GB、Q8_0 约 28 GB 的 GGUF 量化版本，许可证为 Apache 2.0，基础模型为 Meta Muse Glimmer 30B。
推荐理由：原文给出 v1 到 v2 的拒绝率与 KL 散度对比数据和完整消融流程，读者可据此评估这个去对齐版本的效果与质量代价。
kmnstudio101 发布 meta-models/Muse-Glimmer-30B 的去消融版本，用 KL 约束（λ_KL=1.0）的 BoN 引导 LoRA SFT 将安全拒绝率从 100 降到 13/100，LoRA 仅占参数量 0.10%，随后折叠进基础权重。提供 bf16 两个 safetensors 分片（56 GB）及 Q8_0（28 GB）和 Q4_K_M（16 GB）GGUF 量化，各量化变体的 KL 均值分别为 0.1018 与 0.1444；基准评测按作者要求跳过，能力保留未重测。
推荐理由：作者公布了完整的KL指标、拒绝率与训练配置，并说明能力未重测，读者可以据此自行评估损失程度。
sbussiso 在 Hugging Face 发布 Llama-3.2-1B-Instruct 的 abliterated 版本，通过对 untied lm_head 权重做读出空间正交化使去拒绝编辑持久化，推理时无需 hook。
推荐理由：原文给出五组对照的拒绝率与 MMLU 损失数据，读者可以据此判断这个持久化去对齐编辑的实际代价。