# JSON結構化輸出

QwenGuard是一個視覺安全防護模型，能根據提供的安全策略評估圖像，輸出安全評級、安全類別及評估依據。

QwenGuard-v1.2-3B是基於Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct開發的視覺安全防護模型，用於評估圖像內容的安全性。

Cephalo-Gemma-3-4b 是一個跨模態視覺語言模型，專注於仿生材料分析與設計。

基於Qwen2.5-14B微調的韓語大語言模型，專注於RAG（檢索增強生成）任務，能夠生成包含來源引用的結構化回答。

基於Qwen-2.5-0.5B模型，通過強化學習（GRPO）和監督學習聯合訓練而成的文本轉圖譜信息抽取模型。

LlavaGuard是基於視覺語言模型的安全評估守護者，主要用於圖像內容的安全分類和違規檢測。

LlavaGuard是基於視覺語言模型的安全評估系統，主要用於圖像內容的安全分類和合規性檢查。

LlavaGuard是基於視覺語言模型的數據集安全評估與保障框架，主要用於內容安全評估。

該模型是一個基於Flan-T5-Large的命題分割模型，用於將文本內容分解為獨立的命題單元。