更多精彩内容,欢迎继续阅读
把 DeepSeek 和 AI coding agent 这两个词放到一起,几乎是过去半年里编程工具圈最火的方向。很多人以为它只是“用 AI 聊代码”,但真正落地过的人都知道,聊天生成代码只是最外面的一层皮。DeepSeek 原生 AI coding agent 的真正含义ÿ…
阅读更多 →1. 写在前面:为什么我从LangChain转投了AgentScope说个实话,第一眼看到AgentScope这个项目的时候,我并不感冒。当时市面上已经有一堆号称"解决多智能体协作"的框架,大多数试用下来都是demo级玩具:能跑通两个…
阅读更多 →看到“序列与 LLMs 的强化学习”这个标题,如果第一反应是 LeetCode 里的“最长非降子序列”“最长公共子序列”,那方向就偏了。伯克利 2026 春季深度强化学习课程的第 14 讲,把这三个词放在一起,讲的其实是另一件事:大…
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,…
阅读更多 →