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在企业数字化转型、远程协作常态化的当下,数据存储早已不只是“放文件”的工具,而是影响数据安全、团队协作效率、运维成本和业务连续性的基础设施。 目前,中小企业、工作室常见的选择主要集中在两类方案: 百度网盘企业版…
阅读更多 →在构建大模型企业级 API 网关(如针对 OpenAI、Claude、DeepSeek 或自建 vLLM/Ollama 集群的管理系统)时,研发团队往往会发现:传统的微服务鉴权计费与限流模型在大模型场景下彻底失效了。 常规 RESTful API 的调用耗时通常在 20ms …
阅读更多 →Jev 是 TypeSafe AI 推出的 System One model,一种擅长高频小决策的 decision model(决策模型)。许多应用都需要频繁地作出快速判断,Jev 用“选哪个、是不是、打几分”三种方式处理这些判断,兼顾零样本泛化、速度和成本…
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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