[开源]墨睿思 MORES：一个用Rust实现的可控、可解释的决策引擎
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原文中文，约900字，阅读约需2分钟。
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内容提要
MORES项目是一个可控且可解释的决策引擎，专注于古文字识别，基于Rust开发，并支持Docker部署。该项目重视文字与性能，欢迎反馈与合作。
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关键要点
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MORES项目是一个可控且可解释的决策引擎，专注于古文字识别。
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项目的起点源于对老《辞海》的探索，旨在实现准确、可信的AI识别。
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MORES不是大模型，而是大模型之后的可定义规则和可追溯决策。
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支持古文字识别，包括甲骨文和金文，且适配昇腾NPU。
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项目使用Rust开发，强调性能和内存安全，支持Docker一键部署。
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开源策略为通用代码采用Apache 2.0，核心算法为私有授权使用。
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提供快速体验的API服务，返回结果包含决策、置信度和推理过程。
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项目地址为https://gitee.com/moshi-lab/mores-community，欢迎反馈与合作。
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延伸问答
MORES项目的主要功能是什么？
MORES项目主要功能是古文字识别，包括甲骨文和金文的检测与识别。
MORES项目是用什么技术开发的？
MORES项目使用Rust开发，强调性能和内存安全。
如何部署MORES项目？
可以通过Docker一键部署，使用命令'docker run -p 8000:8000 mores-core:api'。
MORES项目的开源策略是什么？
MORES项目的通用代码采用Apache 2.0开源策略，核心算法为私有授权使用。
MORES项目如何保证决策的可解释性？
MORES项目的决策过程是可追溯的，返回结果包含决策、置信度和推理过程。
MORES项目的目标是什么？
MORES项目的目标是实现准确、可信的AI识别，特别是古文字的识别。
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