更多精彩内容,欢迎继续阅读
最近一年,我大部分时间都泡在Agent项目的开发与验收上。每次跟同行聊到测试,大家的困惑惊人地一致:功能跑通了,但不知道怎么验。不是没有测试,而是传统那套断言方式在Agent面前近乎失效——输出是非确定性的࿰…
阅读更多 →1. 项目概述:这套系统到底能做什么最近整理前后端分离项目源码时,把“可盈保险合同管理系统”又重新过了一遍。这是一个基于 SpringBoot Vue MyBatis MySQL 的完整项目,后端是 Spring Boot 提供的 REST API,前端是 Vue 单页应用…
阅读更多 →先说实话:2026年还在纠结“Java是不是过时了”“要不要转Python去做AI”的开发者,大概率还没搞明白AI赛道真正缺什么。我见过太多Java后端的朋友,一看各种AI大模型的消息就焦虑,觉得自己的技术栈要被淘汰了。但实际去接触那些真正…
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 →