在当今社交媒体的盛行下，不良内容的传播成为了一个严峻的问题，尤其是NSFW（Not Safe For Work）内容。为了保护用户的健康和安全，开发了一种基于ViT和DistilBERT的开源NSFW检测模型，该模型在AUC指标上达到了惊人的99%。
ViT（Vision Transformer）和DistilBERT都是当前在计算机视觉和自然语言处理领域备受瞩目的模型。通过结合两者的优势，研究人员成功地开发出了适用于NSFW检测的模型。这个模型在大量的数据集上进行了训练和调优，最终取得了令人瞩目的成绩。
通过使用这个开源NSFW检测模型，用户可以及时发现并过滤掉不良内容，保护自己和他人免受不良影响。同时，这个模型的高AUC指标也证明了其在检测准确性方面的优秀表现，让用户更加放心地使用社交媒体平台。
总之，开源NSFW检测（ViT和DistilBERT）模型的推出为社交媒体平台的内容过滤提供了新的可能性，保护用户免受不良内容的侵害。希望这样的创新技术能够得到更广泛的应用，让互联网空间变得更加清洁和健康。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/