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1. 从 Codex 的“凉了”说起:AI 编程工具的真实痛点 最近圈子里聊得最多的一句话就是“Codex 凉了”。这话听着夸张,但如果你最近几个月一直在用 Codex 写代码,大概率能体会到那种“食之无味、弃之可惜”的纠结。我自己的感受是,C…
阅读更多 →1. 这句话到底在说什么:拆解“取代”背后的真实含义“AI不会取代工程师,但懂AI的工程师会取代不懂AI的工程师。”这句话在过去两年里被反复引用,几乎成了技术圈的口头禅。但大多数人只是把它当口号转发,很少有人真正拆开来看&…
阅读更多 →1. 找准Agent落地失败的病根:技能是“能力”不是“功能”很多团队做Agent的第一版,路径高度一致:把大模型接上,然后一股脑地把公司内部所有API都注册成工具,再写一个循环让模型去调。Demo阶段效果惊艳,模型…
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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