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2026年9月22日,我在整理今天的AI动态时发现一个很有意思的现象:大众讨论的焦点依然停留在"哪个模型更聪明",但真正让从业者兴奋的消息,已经从"模型本身"悄悄转向了"怎么把模型用好"。今天最值得关注…
阅读更多 →1. 青龙面板与京东脚本的定位与整体思路1.1 这套组合到底解决什么问题青龙面板本质上是一个支持定时任务的脚本管理平台,它把原本需要手动在服务器上敲命令、配定时器、看日志的流程,变成了一个带界面的网页控制台。你可以把它理解成一个“任务调度中心”…
阅读更多 →人这一整年有一个体会越来越深:做AI Agent,真正拉开差距的不是模型选得多强、不是Agent框架用得有多花,而是它能不能在关键时刻拿到它该知道的那些知识。模型自带的知识是死的,有截止日期、有偏见、还会一本正经地胡编;…
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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