拒绝Transformer依赖：如何在CPU上从零手写一个高效NSFW过滤器

Marginalia搜索引擎的开发者分享了构建NSFW内容过滤器的技术实践。由于Transformer等现代模型对GPU依赖严重且速度慢，作者尝试了FastText但未能解决上下文歧义问题。最终，作者采用了一种巧妙的混合策略：利用Qwen 3.5等LLM自动标注训练数据，然后基于这些数据从零实现了一个单隐层神经网络。通过人工筛选特征和数学推导，该方案在普通CPU上实现了高速且较准确的内容过滤。