网站如何做的有特色网站免费高清素材软件小游戏

网站如何做的有特色,网站免费高清素材软件小游戏,中国设计师网app,红谷滩园林建设集团网站网页数据是大模型预训练的核心来源#xff08;如Common Crawl#xff09;#xff0c;但需先将HTML转换为结构化文本。现有工具#xff08;Trafilatura、Resiliparse#xff09;依赖启发式规则#xff08;如文本密度、DOM树遍历规则#xff09;#xff0c;导致代码块、公…网页数据是大模型预训练的核心来源如Common Crawl但需先将HTML转换为结构化文本。现有工具Trafilatura、Resiliparse依赖启发式规则如文本密度、DOM树遍历规则导致代码块、公式、表格等结构化元素丢失或损坏进而影响大模型预训练效果。工具未开源仅看思路。方法MinerU-HTML pipline如上图如果不依赖规则那就设计一套语义感知的两阶段提取管道将“HTML提取”从“固定预处理步骤”转化为为“语义理解任务”。整体流程为原始HTML → 第一阶段Main-HTML提取→ 第二阶段文档格式化→ Markdown。下面具体看下两个阶段1. 第一阶段Main-HTML提取核心是“语义化筛选主内容”目标是从原始HTML中剥离冗余广告、导航栏保留主内容及完整结构。1三步骤流程单文档处理预处理生成双路HTML原始HTML包含大量渲染无关标记如style、script直接输入模型会导致token爆炸。因此设计双路转换简化HTMLSimplified HTML移除非内容标签、保留关键属性class/id、按语义块分割表格、列表视为原子块、截断超长块大幅减少模型输入token映射HTMLMapping HTML仅保留块级分割不修改原始结构用于后续忠实重建主内容。 双轨设计既降低了模型计算负担又避免了结构信息丢失。内容分类序列标注约束解码摒弃启发式规则将“主内容筛选”转化为序列标注任务将简化HTML的每个语义块标注为“main主内容”或“other冗余”。使用0.6B参数的Qwen3-0.6B32K上下文窗口支持100语言兼顾轻量性与语义理解能力约束解码通过确定性有限状态机FSM控制输出格式JSON-like仅允许“main/other”二选一完全避免模型幻觉生成不存在的内容或格式错误。后处理重建Main-HTML将标注结果映射回“映射HTML”剔除“other”块保留的“main”块组成完整的DOM子树Main-HTML确保输出结构合法、内容忠实于原始文档。2扩大规模单文档模型推理成本高无法直接应用于Common Crawl数百亿文档。论文利用“网页结构的规律性”同一子域名的页面多来自相同模板设计模板感知优化策略按子域名聚类确保同集群页面结构相似每个集群选1个结构最丰富的页面用完整模型管道处理将模型对该页面的标注结果转化为可解释的XPath/CSS规则2. 第二阶段文档格式化Main-HTML仍是渲染导向的标记语言需转换为LLM友好的Markdown格式。设计“中间表示类型专用规则”的两阶段转换1第一步HTML→结构化内容列表JSON将Main-HTML解析为JSON格式的“内容列表”明确标注每个元素的语义类型标题、段落、代码块、公式、表格等并存储专属属性如标题层级、代码语言、公式类型。例如{ type: code, content: {code_content: ..., language: Python}}2第二步内容列表→Markdown针对每种语义类型设计专用转换规则确保格式保真代码块保留缩进、语法标记用包裹公式区分行内$...$与块级$$...$$保留LaTeX/MathML完整语法表格简单表格直接转Markdown格式复杂表格合并单元格、嵌套保留HTML结构以避免信息丢失标题/列表严格遵循Markdown层级#数量对应标题级别-/*对应列表。MinerU-HTML 的迭代优化路径通过收集更多训练数据包括失败案例在扩展的数据集上重新训练并利用基础模型能力的提升可以系统性地改进基于模型的提取器。随着语言模型持续进步这一方法具有天然的可扩展性和未来适应性。评估参考文献https://arxiv.org/pdf/2511.16397v1AICC: Parse HTML Finer, Make Models Better —— A 7.3T AI-Ready Corpus Built by a Model-Based HTML Parser如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取