更多精彩内容,欢迎继续阅读
把 Ace Data Cloud 的模型能力接进 Coze,本质上是把“模型提供方”和“机器人编排平台”解耦。我在实际项目里最常遇到的情况是:Coze 自带的大模型已经够用了,但客户侧要求必须走自己托管的模型,或者希望把行业知识检索、数据预处…
阅读更多 →版权与内容来源声明 本文为原创整理。文中涉及官方文档、开源仓库、论文与公开报道的内容,均在附表 A 中标注来源;引用官方原文保持原样,不作改写。文中命令、版本号与界面截图以本文成文时的实测/核验结果为准,标注「待验证」的部…
阅读更多 →很多人学《C语言程序设计》第四版何钦铭、颜晖版的时候,对第八章指针最深的印象就是一个字:绕。尤其“字符传送”这一节,教材里讲的是用指针去处理字符串复制、传递,从char *p到p[i]再到*p,代码很短,概念很…
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 →