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1. 项目缘起与整体设计思路1.1 为什么选择征程6E/M做Camera开发我第一次拿到地平线征程6E/M的开发板时,最直观的感受是:这颗芯片的Camera通路设计比上一代J5清爽太多了。征程6E和6M虽然定位不同——6E偏向中低算力场景,6M算力更高一档——但两…
阅读更多 →最近和几波做产品的朋友聊下来,发现“agent-native”快变成继“AI万物”之后又一个被用滥的词。有人把塞了个聊天机器人称作agent-native,有人在低代码平台里拖了几个AI节点也说是agent-native。但作为去年扎扎实实把一个工单系统从“普通应用加Chat接口…
阅读更多 →1. 征程6E/M Camera开发到底在做什么第一次拿到征程6E或者征程6M的Camera开发任务时,很多人会以为这是一个"写驱动"的活。实际上,在征程6这套体系里,Camera链路的打通更像是在做一次精密的"管道工程"——从Sensor上电、M…
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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