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1. 这不是“造AI”,而是把AI能力拆解成可组装的乐高积木 “央视点赞!南开大学10天造了8000个AI智能体”——这个标题刚刷出来时,我正调试一个需要3周才跑通的RAG流程,第一反应是:这数字是不是漏了个小数点?…
阅读更多 →1. 这不是又一个“AI代码审查”玩具,而是一套可嵌入开发流程的开源协作协议你有没有遇到过这样的场景:团队里新同学提交了PR,你点开diff页面,盯着那200行新增代码看了三分钟,心里盘算着——是现在花40分钟逐行写评论&a…
阅读更多 →“atlas 300v 24g 是运算加速卡吗”这个热搜问题,我最近被问了不少次。问的人多半是在做边缘/服务器端 AI 推理硬件选型,看到“Atlas”和“24G”这两个词就走不动道了。先说结论:它确实是运算加速卡,但它加速的是AI 推理ÿ…
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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