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1. 这不是“搭积木”,而是亲手锻造AI系统的完整工程链“AI Engineering from Scratch”——看到这个标题,很多人第一反应是:“又要学Python?又要调参?又要部署模型?”其实完全想偏了。它根本不是教你怎么用…
阅读更多 →1. 从刷屏到落地:Jev 模型到底是个什么东西最近技术圈被一个叫 Jev 的模型刷了屏,朋友圈、技术群、各种社区都在讨论。我第一时间拿到内测资格,连续折腾了三天,从 API 调用到 SDK 集成,从 Python 脚本到实际业务场景跑…
阅读更多 →1. 从一条文字工单说起:为什么先跑起来比什么都重要很多人一上来就想搭一个完整的 AI Agent,规划得特别宏大——要接知识库、要接多轮对话、要接权限系统、要接工单状态机,结果两周过去,连第一条工单都没跑通。我自己也踩过这个坑…
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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