Qwen2.5-7B安全测试：隔离环境放心尝试敏感Prompt 引言 在AI模型安全研究中，测试模型对敏感内容的处理能力是重要环节。但直接在本地运行大模型测试敏感Prompt（提示词）存在两大痛点：一是可能因配置不当导致隐私数据泄…

智能文本分类系统：结合RaNER模型的部署实战 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实需求 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、客服对话）占据了企业数据总量的80%以上。如何从这些杂乱文本中快速提取关…

开源RaNER模型实战应用：AI智能实体侦测服务金融领域案例 1. 引言：AI 智能实体侦测服务在金融场景中的价值 随着金融行业数字化转型的加速，海量非结构化文本数据（如新闻报道、监管文件、客户合同、舆情信息）不断涌现。…

Qwen3-VL能否识别古代文字？OCR扩展功能实测教程 1. 引言：从现代OCR到古代文字识别的挑战 在数字化古籍、文物档案和历史文献的过程中，光学字符识别（OCR）技术一直是关键环节。然而，传统OCR系统大多针对现代…

5分钟玩转Qwen2.5：云端镜像开箱即用，学生党省钱必备 作为一名计算机系学生，你是否遇到过这样的困境：做NLP课程项目时需要测试大模型，但实验室GPU资源紧张需要排队预约，自己的笔记本又是集成显卡跑不动&…

中文命名实体识别模型微调：RaNER实战指南 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实需求 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、文档）占据了企业数据总量的80%以上。如何从这些杂乱无章的文字中快速提取出…

AI实体识别实战：RaNER模型与知识图谱集成 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的工程价值 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、企业文档）占据了数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息，…

AI智能实体侦测服务跨平台兼容性测试：Linux/Windows部署 1. 引言 1.1 技术背景与测试动因 随着人工智能在信息处理领域的深入应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为文本分析、知识图谱构建和智能搜索等场景的…