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1. 一个不做文本生成的模型,凭什么刷屏第一次看到 Jev 这个名字,是在几个技术群里同时被不同的人转发。点进去之前我以为是又一个套壳对话产品,结果看完介绍发现方向完全反了——它压根不做自然语言生成,不写文章、不聊天、不续写…
阅读更多 →简介:这份资源面向计算机视觉学习者与水下垃圾检测方向的开发者,提供一套可直接复现的YOLOv5水下垃圾检测方案,解决从数据准备到模型训练、评估的完整流程问题。压缩包共147个文件,约213.98MB,包含31个Python脚本、42个…
阅读更多 →1. 这不是调包,是亲手搭起AI工程的骨架“AI Engineering from Scratch”——看到这个标题,我第一反应不是兴奋,而是下意识摸了摸键盘边角被磨亮的漆面。过去三年,我带过17个从零起步的AI工程实践小组,几乎每一批人都在…
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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