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我最初接触算子开发时,心里也犯嘀咕:我在上层用着 PyTorch、TensorFlow,一个model.forward()就能跑训练和推理,为什么非得去碰那层又底层又晦涩的算子?直到我遇到一个线上推理延迟翻倍的问题,蹲了三天性能分…
阅读更多 →1. 这不是一篇教程,而是一次技术共鸣的发射尝试 写了十万字Rust教程和自研引擎后,想发射电波寻找技术同好——这句话乍看像一句文艺的程序员自白,但拆开来看,它其实是一份沉甸甸的技术实践报告: 十万字 是持续输出的…
阅读更多 →1. 先搞明白:Claude Code 里的"模板"到底指什么在 Claude Code 这个生态里,"模板"是个被用得很泛滥的词。有人说模板是 CLAUDE.md,有人说模板是 slash command,还有人把整套项目脚手架也叫模板。这些说法都有…
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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