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2025年身边几乎所有人都在聊大模型。无论是写周报、生成图片、做旅游攻略,还是在后端接一个智能客服,背后跑的都是那一套 Transformer 架构的玩意儿。但真要动手,大部分人第一反应是:打开 ChatGPT 问两句话,然后呢&…
阅读更多 →1. 项目概述:为什么AD7616硬件模式是16通道同步采样的“硬核底座”AD7616这个芯片名字在工业数据采集、电力监测、精密仪器开发圈子里,几乎等同于“高精度多通道真同步”的代名词。它不是那种靠软件抖机灵凑出来的“伪同步”,而是从物理引脚、…
阅读更多 →大模型从去年火到现在,几乎每天都能在群里看到有人问:“我想把大模型真正用进自己的项目里,到底该从哪里下手?”今天这篇就聊这个事——大模型的应用和工具。我尽量讲清楚几件事:市面上这么多大模型和配套工具到底有什…
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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