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1. 从“记忆型 AI”到“开工型 Agent”的认知转变1.1 为什么“能记住”不等于“能干活”过去大半年,我陆陆续续试过不少所谓的个人 Agent 项目。一开始我也被“记忆”这个卖点吸引——能记住我的偏好、能回忆上次聊到哪、能在我提到某个项目时自动关联历史上下文。听…
阅读更多 →有段时间只要服务器 load average 一高,我就习惯性先重启机器。直到一次线上业务进程把 CPU 占满,监控脚本迟迟跑不动,我才意识到:如果不理解 Linux 到底按什么规则把 CPU 分给进程,排查这类问题就只能靠猜。这篇文章把…
阅读更多 →做电子厂质量或者设备的工程师,最近应该没少听到 ESD S20.20-2021 这个编号。客户审厂、体系审核、新项目导入,经常会被问一句:你们的静电防护控制程序,是按这个标准做的吗?如果你刚好负责这块,手头又缺一份…
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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