我也想知道

没有卵用~之前买过一个，放在办公室吃灰呢

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我买的小刀，续航挺长，就是骑起来有点儿一窜一窜的

@Gotchaaa 不使用肯定没有污染啊，打印的时候会有一点味道，开窗就行。

我家是买的兄弟 1218W 、手机可以打印，但是打印不清楚，还是需要传到电脑上连数据线才清楚。

各有利弊吧，喷墨的可以彩打，并且污染小一点；硒鼓激光喷粉的经久耐用，不过只能黑白，并且打印后附近会有一点墨粉的味道，最好放在窗户附近。

三大运营商 IPTV 可以终结，让老人折腾什么

我的，新鲜出炉 http://qiweiwei.cn

若依，前端 vue ，后端 springboot

想请教一下您做 AI 的思路，想学习下，不知道可以分享下不？

@DigitalG 不太明白，AI 小白，现在只过了一遍 Huggingface 上的 Question Answering 任务的 colab 笔记。
我现在的想法是使用 HuggingFace 上的中文 QA 预训练模型，然后使用手里的文档资料数据进行微调，微调的步骤 Huggingface 上教程很清楚，但是如何使用纯文本 /pdf/exce 文档生成格式化的训练数据（{question, context, answer: {answer_start, answer_text}}），一直没有找到工具和普遍的方法。目前就卡在了“无结构化文档 to Dateset”这一步了

@TimePPT 这篇检索到了，但是只有论文。

@TimePPT 我觉得从纯文本 /文件 /图片抽取信息做 QA 或者 Document QA 的训练数据集，或者更普遍的，“如何从无结资料构建 QA 数据？”，应该是训练 AI 的一个很普遍的步骤，为什么检索不到什么通用工具呢？是不是我检索的关键字不对啊，学术领域这个称呼是什么呢？

@DigitalG 未必是 QA 模型，目前想采用的 3 个，一个是 QA 模型，一个是 Document Question Answer 模型，还有一个是 Table Question Answering ，但是后面两个在 Huggingface 上都没有找到中文的相关模型，所以想着先试试 QA 模型，利用现有数据对某个中文模型进行微调训练。