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这次我们来看一个更偏工程实践的尝试:把 ChatGPT 5.6 和 Grok 4.6 组合起来做 Vibe Coding。不是简单开两个聊天窗口各问一遍,而是给两个模型分配固定角色,让它们在一个开发任务里接力,一个负责生成,一个负责审查。这样…
阅读更多 →这次我们来看一个被讨论得比较多的模型话题:deepseekV4pro 在“思考强度最大”模式下,面对复杂伦理类问题时,到底会输出什么质量的内容。很多人拿它测数学、测代码、测长文本推理,但真正能看出模型“边界感”的,其实是…
阅读更多 →1. 测试人转型AI测试开发,到底在转什么这两年跟不少做测试的朋友聊天,话题绕来绕去最后都会落到同一个焦虑上:传统功能测试的岗位需求在肉眼可见地收缩,招聘JD里开始频繁出现"熟悉大模型""有AI测试经验优先"&…
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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