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ResidueDesk-AI回收分流實驗
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AI 綜述
2026年10月15日，DEV Community刊出作者的個人實驗 ResidueDesk-AI。這個本機概念驗證（PoC）以入場回收票據為依據，將貨載分為接收、重新分選、改道或拒收，並讓禁運物品備註優先於低殘渣率判斷。PoC共設五個步驟，沒有呼叫模型 API。以十張樣本票據測試，結果為接收 2 宗、重新分選 4 宗、改道 3 宗及拒收 1 宗，平均殘渣率為 8.36%。作者指出，這只是個人實驗，尚未接入實際地磅，相關百分比亦非加工廠合約標準。
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最新進展10月15日 11:43
最新報道公佈十張樣本票據的分流結果：接收 2 宗、重新分選 4 宗、改道 3 宗、拒收 1 宗。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月15日
- DEV Community構建 ResidueDesk-AI：回收污染分流語義模型
作者構建個人實驗 ResidueDesk-AI，按入場回收票據將貨載分為接收、重新分選、改道或拒收，並讓禁運物品備註凌駕低殘渣率。本機 PoC 由五個步驟組成，不呼叫模型 API；十張樣本票據得出 2 宗接收、4 宗重新分選、3 宗改道及 1 宗拒收，平均殘渣率為 8.36 percent。作者指出，這只是個人實驗，尚未接入實際地磅，相關百分比亦非加工廠合約標準。
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