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1. 项目概述:这不是一个“模板库”,而是一套面向 Claude 开发者的 CLI 工作流骨架“claude-code-templates”这个名称,乍看像一个 GitHub 上常见的、放了几份.js或.py文件的静态代码仓库——但实际完全不是。我去年底开始深度参与 Anthropic …
阅读更多 →用过带记忆的AI之后,再回到那些“问完就忘”的对话机器人,体验落差大到回不去。所谓ai-memory,不是把聊天记录原样存下来那么粗糙,而是让AI具备一种类似人的记忆能力:记住你的偏好、你的项目背景、上次聊到一半的事&am…
阅读更多 →如果你做过一段时间的 Vulkan 渲染器,大概会有这种感觉:引擎跑起来之后最难受的不是某个渲染效果做不出来,而是 CPU 和 GPU 之间那条细细的传导线。场景一复杂,几千个 DrawCall 往提交队列里怼,几何数据跟着一大堆状态…
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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