模型發布
Liquid AI 發布 3.5 億參數 LFM2.5-Encoders，支援 16 語言單次移除 40 種 PII
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Liquid AI 發布參數規模 3.5 億（350M）的 LFM2.5-Encoders 模型，專為與 AI 共享資訊時的隱私保護設計。該模型支援 16 種語言，能在單次處理中找出並移除 40 種個人識別資訊（PII）。
LFM2.5-Encoders 可一次性辨識文本中的所有實體，並允許使用者自行選擇需剔除的項目。該模型直接在用戶的資料管線內執行，確保機密資料不會離開本地環境，且運作過程無須生成或解析步驟。
讀原始報導背景
LFM2.5-Encoders 是由 Liquid AI 開發的編碼器模型，專門用於在本地端環境中過濾個人識別資訊（PII），以確保與 AI 共享資料時的安全性。該模型已上架於 Hugging Face 平台，可供開發者整合至各類應用程式與開發環境中。