更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 这不是“学AI”,而是把AI变成你测试团队的“新同事”最近三个月,我带了三支不同行业的测试团队落地AI测试开发——一家做金融风控系统的、一家做医疗影像SaaS的、还有一家做工业IoT平台的。他们最初问我的问题高度一致:“老师,…
阅读更多 →刚开始接触AI Agent开发的时候,我被市面上的框架搞得有点晕。LangChain生态大但抽象层次多,MetaGPT偏重智能体协作但上手门槛不低,AutoGen灵活但版本迭代太快……直到团队内部尝试引入AgentScope,才算找到一个“既符合直觉、又能真…
阅读更多 →1. 先把xAMA活动本身讲清楚:它到底是个什么局 我第一次看到"脉脉xAMA"这几个字的时候,第一反应是:这不就是职场版的"Ask Me Anything"吗?后来仔细研究了一圈,发现事情没那么简单。脉脉把它包装成了…
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 →