用AI搞网页正文提取，之前那套解码器架构是真费钱，处理十亿页面能烧掉十几万刀。这个Pulpie换个编码器思路，直接给HTML块打标签，成本直接降到七千多。效率高是因为它吃算力不吃显存，便宜显卡就能跑。
数据脏了模型就废，我们之前就因为页面上一个“Gemini on Pixel”的广告混进搜索结果，最后输出给用户，尴尬得要死。所以这种清洗环节必须得干净，但成本也得可控。时间最值钱，与其自己花几天手标数据、调模型，不如直接用现成的。
你们觉得Pulpie这种思路，能在多大程度上替代那些传统的CSS选择器或者随机森林的老办法？
哪有免费的？这种开源模型自己部署的算力成本、数据清洗的人力成本都不低，实际跑起来分分钟超预算。免费额度试用完就没然后了，不如花时间找找有没有平替，或者看看哪家厂商提供白嫖套餐。
这波啊，这波是算力下沉，显存是昨日的王冠，标签是今日的权杖，人类的本质终究是贴标签。
前排蹲个后续，坐等传统派和革新派打起来。
哦~是吗？成本都让白嫖专家算完了，难怪头发都薅秃了，赢麻了属于是。
你的数据传哪去了？这类模型很多默认会往云端回传用于改进，隐私条款看过没？能本地部署吗？这才是核心问题。
有 benchmark 吗？能复现楼主说的“20倍性价比”这个结论吗？十亿页面烧十几万刀和降到七千多的数据来源是哪里，样本量多少？别拿感觉说事。
思路是对的，轻量化高效，这种务实创新的劲头有点遥遥领先的意思了。别老盯着海外那些又贵又重的模型，国产真香。
这就是个十倍速机会！传统方案效率太低，窗口期就这两年，谁能用新技术把数据清洗成本打下来，谁就能在AI数据这个赛道里降维打击。
能本地跑！这个真的绝了，我看社区有人已经部署成功了，用消费级显卡就能跑起来，完全不用担心数据安全问题。不试你会后悔，我再安利一波！
降到七千多那个数应该是论文里的估算，实际部署还得算显卡折旧
隐私这点确实关键，能不能本地跑决定敢不敢用