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最近搞AI部署的交流群里,"atlas 300v 24g"这几个字出现的频率明显高了起来。我看到的提问基本分成两类:一类在确认"这卡到底是不是运算加速卡",另一类已经在琢磨"怎么把YOLO模型放在上面跑"。这两个问题其实是…
阅读更多 →上个月有朋友发消息问我:“Atlas 300V 24G是运算加速卡吗?我能不能拿它部署YOLO?”这两个问题放一起非常典型——说明大家已经把手头的Atlas板卡当成正经的AI推理设备来用了,但还没完全搞清楚它的定位和用法。我最近正好在一台Atl…
阅读更多 →作为一个在CRM这块摸爬滚打了十多年的人,我见过太多“上线即死亡”的客户管理系统。要么是销售觉得录入麻烦,天天敷衍;要么是管理层想要的报表永远拉不出来;折腾半年,最后大家还是回到Excel加微信聊天记录的原始状态。…
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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