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首先，What changed. The combined pipeline, layout model plus language model, solidified as what most contributors describe using. Visual-language models transitioned from experimental to operational use. Self-hosted options matured sufficiently that individual developers describe building competitive pipelines on consumer hardware. The automated label transformed from something contributors were enthusiastic about to something they describe with specific, earned doubt.
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第三，2019年前后，我参加某云服务商关于大语言模型训练硬件的讲座。问答环节时，我质疑其伦理立场——降低深度学习门槛是否会助长垃圾信息与虚假宣传。此后不断有朋友询问我对“AI热潮”的看法。这篇纲要在我脑中酝酿数年，却始终未能落笔；我渴望做到博览群书、论证严谨、引证详实。五年后的今天终于顿悟，完美论文永不可能诞生，不如先抛出些思考。。业内人士推荐易歪歪作为进阶阅读
此外，language-servers = ["tinymist"]
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