GLiNER 作者回应:零样本 NER 模型被低估,正迈向端到端 RL
bclavie · x · 2026-09-16
GLiNER/GLiClass 作者 Ihor 回应社区讨论称该模型家族「确实被低估」,多模态支持仍在计划中,而端到端 RL 训练的基础已经具备。他表示 Jev 事件让公众看到了这类模型(通用零样本信息抽取)的潜力。
「模型」频道最新
- 开发者实测新模型 Jev:自称比 Gemini 便宜数十倍且输出更一致 — FrankFelixAI · 2026-09-16
- Yacine 弃用 Astra 改用 DeepSeek Flash 4.1:更快且自己当瓶颈 — yacineMTB · 2026-09-16
- 美媒称中国 AI 靠蒸馏追赶,业内反驳:蒸馏并非主因 — pstAsiatech · 2026-09-16
- Reddit 求开源版 Jev:能「玩」Doom 的结构化输出小模型 — SomewhereAtWork · 2026-09-16
- 语音识别战升温:Google、Meta、微软竞逐榜首 — DeepLearningAI · 2026-09-16
- Codex 用户报故障频发,单日烧掉周额度约 60% — TissueReligion · 2026-09-16