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1. 为什么人体检测非得在STM32上跑?——从“能用”到“必须用”的真实约束你可能已经见过太多“基于STM32的人体检测”项目标题,点进去一看,要么是用摄像头OpenCV在PC端做演示,再把结果通过串口发给STM32当个显示器;要…
阅读更多 →1. 从"概念验证"到"生产可用"之间,隔着一整套工程化鸿沟如果你最近在技术社区里频繁刷到"Jev"这个词,大概率会和我一样先愣一下:这又是一个新模型?还是一个框架?或者干脆是某个内部代号…
阅读更多 →搞技术的都知道,每天光看标题就能把人淹死,更别说点进去读完。今天是2026年9月23日,我照例把圈子里讨论得最凶的几条信息筛了一遍,发现热搜词里的指向非常集中:智能体训练新方法、大模型本地部署、AI短剧制作、编程插件…
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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