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做开放世界或者种田模拟类项目的人,十有八九都遇到过这种时刻:美术在场景里摆了一整片森林,你打开 Profiler 一看,CPU 渲染线程的 DrawCall 数量冲到几千甚至上万,帧时间直接被干到 40ms 以上,而 GPU 其实才用了不到一半。这时候如果你还没听说过 GPU Instancer 这类实例化渲染…
阅读更多 →先抛一个问题:你手上正在搭的 Agent,能回答多少超出训练数据的问题?我想大多数人都卡在同一个地方。大模型的记忆是死的,训练完之后就固定在某个时刻了,私有文档、实时业务数据、公司内部知识,它一概不知道…
阅读更多 →写毕业论文那段时间,我被Zotero和Word的交叉引用折磨得够呛。明明文献插进去了,图表编号却对不上,参考文献顺序一改就全乱,同一条文献引用了三次,编号变成了三个不同的数字。后来把Zotero的域代码机制和Word的交叉引用…
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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