更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 豆包与Origin的“跨界联姻”:不是AI绘图,而是自动化工作流的真实切口最近在几个技术交流群里频繁看到有人问:“豆包能连Origin吗?”“有没有办法让豆包自动画Origin图?”——这问题乍一听像科幻片桥段,但…
阅读更多 →1. 为什么高性能系统里,大家不约而同地选环形缓冲区做无锁队列?我第一次在生产环境里撞上环形缓冲区,是在给一个高频交易中间件做压测时。当时吞吐量卡在每秒12万笔订单,CPU利用率却只用了不到40%,线程调度开销却高得反…
阅读更多 →Atlas 最近在部署圈出现的频率越来越高,尤其是“Atlas 300V 24G”这块卡,后台和群里好几个兄弟都在问:它到底是不是运算加速卡?能不能拿来跑 YOLO?部署起来麻不麻烦?我正好最近用手里的 Atlas 300V 24G 完整…
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 →