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又是一年论文季,宿舍楼里最常听见的对话已经从“今天吃什么”变成了“你初稿写到哪了”“图表画了吗”“格式调完没”,以及一个近几年才出现的新问题:“你 AI 率降到多少了”。这四个问题,几乎是每个毕业生在提交论文前绕不开的四…
阅读更多 →这个标题看着很大,但其实拆开看就三件事: 技术怎么变、材料怎么变、人怎么花钱 。我在家纺行业摸爬滚打这些年,亲眼看着床品从"一块布"变成了"一套睡眠系统",从"纯棉四件套"卷到"智能温控被…
阅读更多 →1. 项目里到底有什么:系统全貌与需求拆解 先别急着看代码。拿到任何一套"Python Django校园食堂点餐系统"的源码包,第一件事不是跑起来,而是把这个压缩包里的东西当成一个完整业务项目来理解。这个系统听起来就是个课设/毕设级别的…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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