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热搜词里同时出现“atlas部署yolo”和“atlas 300v 24g 是运算加速卡吗”,一看就是有人刚拿到板卡、正准备跑模型就被部署问题卡住了。这篇文章就以Atlas 300V系列为主线,把“这块卡到底算什么硬件、YOLO模型怎么跑到上面、哪些配置项最容易翻车”从头到…
阅读更多 →1. 为什么大模型加载这一步值得单独拿出来讲很多人第一次接触大语言模型微调,注意力全在“训练参数怎么调”“LoRA 秩设多少”“数据集怎么清洗”上,结果卡在第一步——模型压根没加载起来。我见过太多这样的情况:环境装好了,代码…
阅读更多 →拿到这卡的第一反应,我先回答一个最常被问的问题:Atlas 300V 24G 是不是运算加速卡。是,但它不是大家印象里那种“插上去就能跑CUDA”的通用显卡。它是昇腾平台下的AI推理加速卡,核心是专门为神经网络推理服务的,图像检…
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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