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最近不少读者在后台问我同一个问题:企业内部的文档越来越多,想让大模型直接回答各种规章制度、技术手册和项目沉淀,但试了几次都不理想。直接问模型,它要么一本正经地编答案,要么只能回答训练数据里那些过时的内容&…
阅读更多 →文档解析这件事,这几年做RAG、知识库和文档智能处理的人应该都深有体会:PDF拿到手要转成结构化数据,真不是装个库调用一下就能完事的。尤其当文档里带着复杂表格、多栏排版、页眉页脚,或者干脆就是个扫描件,传统那套基…
阅读更多 →简介:这份资源是面向图像恢复方向学习者与开发者的SwinIR自定义训练与测试代码实现,基于Swin Transformer架构,可完成图像超分辨率与图像去噪等任务。代码在官方源码基础上重新梳理了训练与测试流程,并补充了关键注释,…
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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