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小型 VLM + 自定义数据集微调 ≈ GPT-5，且便宜 50 倍！ 来自 @LiquidAI_ 成员 @paulabartabajo_ 给 AI 工程师的实用建议。核心观点强调：在特定任务或领域，使用小型视觉语言模型（VLM）并基于自定义数据集进行微调，可以实现与大型通用模型（如 GPT-5）相当的准确性，同时显著降低成本（约 50 倍）。这体现了 AI 开发中的效率优先原则：小型模型在专用场景下往往更经济、更易部署，且通过微调能针对性优化性能，避免大模型的资源浪费。 开源项目 使用 Liquid AI 基础模型（LFM）和 LEAP SDK 构建的各种教程、示例和应用。演示了如何构建一个本地化的智能体工作流，用于自动解析发票文件。它强调数据隐私，因为整个过程在用户本地机器上运行，无需云服务或 API 密钥。 创建一个简单的 Python CLI，它可以监控指定文件夹中的新发票文件（通常为图像格式，如 PNG 或 JPEG），并从中提取结构化信息，例如金额和货币。然后，将提取的结果追加到 CSV 文件中，便于后续分析或记录。该工作流适用于处理日常账单或发票，展示了小型本地语言模型在实际任务中的应用潜力。根据测试，它能正确处理约 75% 的样本发票，突出模型的实用性和改进空间。 关键技术和模型 · @ollama：用于在本地运行和管理语言模型的框架，支持高效的模型推理。 · uv：一个高效的 Python 包管理器，用于处理依赖和脚本执行，提高开发效率。 · LFM2-VL-3B：Liquid AI 的视觉语言模型，负责从发票图像中提取原始文本描述，包括 OCR 功能。 · LFM2-1.2B-Extract：另一个 Liquid AI 模型，专用于将非结构化文本转换为结构化数据记录，例如 JSON 格式的金额和货币字段。 这些模型均为小型（nano 级），可在普通硬件上运行，强调成本效益和本地部署。 代码结构和工作原理 代码主要位于 src/invoice_parser/main.py，采用模块化设计，便于扩展。工作流分为以下步骤： 1. 文件监控：工具持续监视指定的目录（如 invoices/），检测新添加的发票文件。 2. 文本提取：一旦检测到新文件，LFM2-VL-3B 模型会处理图像，生成原始文本描述（例如，识别出 “Total: $100 USD” 等内容）。 3. 信息结构化：将提取的文本传递给 LFM2-1.2B-Extract 模型，它使用提示工程将文本转换为结构化数据，如 {"amount": 100, "currency": "USD"}。 4. 数据存储：将结构化结果追加到目录中的 bills.csv 文件，确保数据持久化。 整个过程是链式的（chained），类似于智能体协作：视觉模型充当“眼睛”，提取模型充当“大脑”。如果处理现有文件，可以通过命令行参数启用。 开源地址：
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
RT @python_xxt: Be valuable, not available. ——分享一个接电话的习惯： 最近两年，我不再像以前那样，铃声响起，就快速接电话，对于非预期拨入的电话或语音，我大部分不会接，都是过十几分钟，或者更长一段时间，看情况再回复。 如果是真正…
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RT @knowledgefxg: 这个蛮不错的呀，一个专为程序员设计的开源编程语言学习平台：https://t.co/g6ZSV3zceg 核心理念是通过对比不同编程语言的语法特性和概念映射，帮助你快速理解新语言的核心概念，目前支持学习 Python、Rust、Go、C++…
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Mole bro tech to me, if it’s real, won’t work in space. My theory is they are displacing *very* large volumes of air with electrohydrodynamic propulsion. You ionize a huge sphere around a craft and then push it. You can go extremely fast with minimal visual disturbance.
Opening portals to handheld VR at https://t.co/A2JMItorCV. Problems soluble, potential to improve invariant.
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聊硅基 AI，看有机 Orange。