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1. 先说结论:模板决定了 AI 编码助手的体验上限用了好几个月的 claude-code 之后,我最大的感受是:这个工具好不好用,七成取决于你给它的模板够不够好。刚上手时我也跟大多数人一样,直接在终端敲claude开干,…
阅读更多 →干科研这行的人都清楚,钙钛矿叠层和光热催化听起来像两个世界:一个在电学测试台上测电流电压,一个在石英反应器里看反应速率。但把它们放到同一个实验项目里,靠的是一台共同的设备——太阳光模拟器。标题里的“IV-光热催化实验”&…
阅读更多 →1. 这不是“装个系统”那么简单:为什么第一天就卡在VMCentOSSSH上?刚入行那会儿,我带过三届云计算运维新人,几乎所有人第一天都栽在同一块石头上——不是不会敲命令,而是根本连不上自己刚装好的CentOS虚拟机。他们反复…
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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