说的是编程语言吧，感觉随便写写就能区分主流的语言，哪用大模型

拿 llm 当解决手段疑似有点幽默了，属实是大炮打蚊子，感觉是不是对 1b 参数量模型有啥误解？ stable diffusion v1.5 的参数量差不多也就这个数。如果这也算解决方案，我找 1000 个印度外包去人工识别好不好。。。 正经方法不外乎提取关键字做匹配或者依赖一个小的文本分类模型做检测，或者二者结合。就跟二维码定位差不多，要么依赖 cv 传统算法提取线段/点/矩形，要么搞个小的 mobilenet 去做 detection 。

我觉得楼主的分享很不错

@zhmouV2 是的，我觉得现在很多人形成路径依赖了... 一言不合大模型。 大多数任务依赖传统 cv 就可以了，大模型的速度和大小在很多场景下都是不可接受的。

@june4 guesslang 打包出来是 1000k ，zip 之后 200k ，还算可以接受的大小