[8] MERIT：基于多视角证据学习的可靠可解释肝脏纤维化分级方法

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创游世界AI概念教程（五子棋）

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C4D脚本：用AI自制脚本《创建分类分组》

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人像微变高清放大工作流分享

lib上搜大桶主页可以下载，或者去网盘里下载：https://pan.quark.cn/s/6fac3a2f9229

“Windows其实是我开发的！”

重生之我是Windows创始人~

Grok4搭配进阶指令，一键搞定sci Introduction

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国产开源视频模型WAN的十个秘密

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打字，就能创造一个游戏世界？谷歌这个新AI，可能要让游戏引擎下岗了

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LangExtract 演示｜AI 自动抽取结构化信息，为知识图谱构建提速！别再手动提取信息了，用这个开源神器就够了！

🎬 本期视频演示的是 Google 开源的结构化信息抽取工具 LangExtract。它基于大语言模型（支持 OpenAI GPT 和 Google Gemini），可以自动从非结构化文本中提取出人物、组织、时间、金额等关键信息，并标注每条信息的来源位置。 🧠 作为一名关注 知识图谱构建 的开发者/研究者，我将这个工具视为构建实体-关系数据的高效前处理组件，尤其适合用于图谱三元组抽取、文档结构化预处理等场景。 🔧 视频内容包含： LangExtract 的基本安装与使用 从中文文本中提取结构化字段的完整流程 可视化效果说明（包含 source grounding） 它在知识图谱领域中的潜在应用价值 📌 工具地址：https://github.com/google/langextract 📌 支持模型：OpenAI / Gemini Pro / Gemini Flash 等 💬 如果你也在做知识图谱、RAG、文档智能处理等方向，欢迎交流探讨！