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很多人第一次接触强化学习时,都以为核心难点是“怎么设计奖励函数”。真正入行之后才会发现,更麻烦的是奖励来得太晚。Richard Sutton 在公开演讲和访谈里反复讨论过一个极端情况:如果一个智能体要等十年才能收到一次奖励信号,这期…
阅读更多 →1. 先把乱码问题拆碎:源文件、编译器、终端三个环节很多人第一次在 VSCode 里配置 C 环境,点下 F5 或者点开 C/C 插件自带的"生成活动文件"按钮,等来的往往不是"Hello World",而是一屏看不懂的符号࿰…
阅读更多 →你坐在棋盘前,第 37 手落子的时候,你确信自己占优。五十手之后你才发现,正是这一步埋下了整盘失败的种子。如果让 AI 复盘,它应该把这盘棋的失败归咎给哪一步?是第 37 手,还是中间某个看似无关的交换&#…
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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