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1. 为什么这门课值得翻出来反复看搞机器学习的人大概都有过这种体验:模型结构设计得挺漂亮,数据集也清洗得干干净净,结果一跑训练,GPU利用率上不去,推理延迟下不来,功耗还高得离谱。算法层面再怎么优化&…
阅读更多 →学者网学科建设网站新手入门:避开没人访问的坑 网站上线三个月,后台流量曲线平得像心电图停止跳动。这是大多数做学者网学科建设网站的人遇到的噩梦。你花了几万块甚至几十万,请人做了一套看起来高大上的门户,结果搜“学科评估”搜不到你,搜“师资介绍”…
阅读更多 →1. 这不是“选哪本期刊”的问题,而是“你到底在讲一个什么故事”的问题NeurIPS、ICML、ICLR——这三个缩写字母组合,在机器学习圈子里的分量,不亚于物理学家眼里的Nature、Science、PRL。但它们绝不是三本“差不多的顶刊”,更不是…
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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