NLNet Labs LLM 政策

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NLNet Labs 宣布了一项限制在代码和文档贡献中使用 LLM 的政策,要求披露 LLM 的使用情况,并禁止 AI 生成的代码。

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缓存时间: 2026/06/27 03:48

# LLM 政策 来源:https://nlnetlabs.nl/llm-policy/ *修订于 2026 年 6 月 26 日* 我们限制大型语言模型 (LLM) 在我们组织及其项目中的使用方式。如果提交内容(例如 PR、Issue、评论、论坛帖子等)不符合本政策,我们可能会在不事先通知的情况下关闭或删除它。 注意 除本政策外,您还必须遵守我们的行为准则 (https://nlnetlabs.nl/conduct/) 以及相关项目的 CONTRIBUTING.md 文件。 ## 政策 ### 代码或文档中不得包含 LLM 的输出 我们要求所有代码和文档贡献均应由人类撰写。您不得包含由 LLM 或其他概率工具生成的内容。 作为此规则的例外,在漏洞或错误报告中,可以包含 LLM 生成的建议修复方案,因为这有助于在分类过程中定位根本问题。 ### 告知 LLM 的使用 我们希望与人类互动,而非 LLM。在与我们互动时,请尊重我们的时间,并告知 LLM 的使用情况。这包括创建 Issue、发送漏洞报告以及在社区论坛发帖。 如果英语不是您的母语,翻译可能会有所帮助。如果您在与我们沟通时使用机器翻译,我们鼓励您告知我们,以便双方了解因翻译不准确而可能导致的沟通误解。或者,如果您无法判断翻译的正确性,也可以使用您的母语书写。 我们不鼓励使用 LLM 进行翻译,因为其生成特性更可能混淆而非简化讨论。 ### LLM 输出的责任仍由您承担 根据本政策,您可以使用 LLM 进行代码检查、分析或审查。但是,您仍需对 LLM 的输出负责。如果 LLM 协助您发现或分析问题,您仍需理解并验证您与我们分享的信息的正确性。 ## 示例 ### LLM 辅助的漏洞报告 我们接受使用 LLM 发现的漏洞报告。在报告中,您可以包含 LLM 建议的修复方案,以帮助我们定位问题。为符合本政策,在 LLM 发现问题后,作为人类贡献者,您需验证该问题及其预估的严重性。然后,当您向 [email protected] (mailto:[email protected]) 发送报告时,必须告知 LLM 的使用情况。 有关向我们报告漏洞的更多信息,请参阅安全报告 (https://nlnetlabs.nl/security-report/) 页面。 ### 创建 PR 我们不接受由 LLM 生成的贡献。您提交的任何代码都不能由 LLM 生成。当您创建 PR 时,请使用您自己的语言,并在 PR 描述中保持简洁。 通常,在未与我们事先沟通的情况下,不应为新增功能创建 PR。如果您对我们软件如何改进以适应用例有任何想法,请在社区论坛 (https://community.nlnetlabs.nl/) 上分享您的想法。

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