这是一个创建于 517 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
 | 1 mumbler 2024 年 11 月 24 日 以前很难，现在有大模型就太简单了，监控剪贴板，把文字内容发给大模型去识别是否是旅游攻略，如果是提取地点 |
 | 2 yinmin 2024 年 11 月 24 日 via iPhone 处理这种业务，30B 规模的 ai 大模型很完美了，我估计最新的 7B 、11B 也可以。本地部署 mac mini M4 pro 能跑到 100+token/s |
 | 3 WaveFunction 2024 年 11 月 24 日 via Android  3 关键词：实体命名识别（ NER ） |
 | 你是一个旅行家，请帮从这段旅游攻略中提取出描述的地址信息。 |
 | 5 opengps 2024 年 11 月 24 日 地点容易，先用爬虫爬取相关的资源，比如行政区域名称，地图 poi 名称 |
 | 6 paopjian 2024 年 11 月 24 日 通用地址名词使用 NER,配合用户自己打标签, 压根不用 LLM 就能做到 |
 | 7 hertzry 2024 年 11 月 24 日 命名实体识别 (NER) 是一项任务，其中模型必须找到输入文本的哪些部分对应于诸如人员、位置或组织之类的实体。 |
 | 8 yufeng0681 2024 年 11 月 24 日 @WaveFunction #3 以前还要专门的 NLP 工程师，现在被 ai 平替了 |
| 9 WaveFunction 2024 年 11 月 24 日 via Android @yufeng0681 是的，基础 NLP 任务现在基本上 LLM 一把梭了 |
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