更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 这不是“点几下就能好”的系统重装,而是一次对Linux底层逻辑的重新校准你手头那台跑Ubuntu两年多的开发机,最近卡得像在用拨号上网查文档;或者你刚买来的新笔记本,预装的Windows 11根本没法调出显卡直通,连Docker都…
阅读更多 →RefCOCO 这个数据集,做视觉 grounding 和指代理解方向的人基本绕不开它。我最早接触它是在做一个"根据自然语言描述定位图中目标"的需求时,当时试过几个数据集,最后发现 RefCOCO 系列的标注质量和语言多样性确实是最扎实的。但网上…
阅读更多 →1. 项目概述:VMware 虚拟机能否使用 Windows 的 GPU?这个问题我每天至少被问三遍——不是在技术群,就是在客户现场调试环境时,或者帮朋友装深度学习开发环境的深夜电话里。“VMware 虚拟机能不能用上我笔记本那块 RTX 4060&#x…
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,…
阅读更多 →