更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. Substrate 不是“另一个区块链框架”:它本质是一套可验证计算的运行时编译与执行基础设施很多人第一次看到 Substrate,下意识会把它归类为“类似 Cosmos SDK 或 Ethereum 的区块链开发框架”。这种理解在入门阶段勉强说得通,但一旦你开始真…
阅读更多 →1. 这不是另一个区块链框架——Substrate 是一套“可组合的系统构建工具箱”如果你最近在技术社区、开发者群或开源项目讨论里频繁看到substrate这个词,它大概率不是指化学里的基底材料,也不是印刷电路板上的硅片载体,而是一个正在 quietly 改…
阅读更多 →手上这台3D打印机一直用自带的Marlin固件,调来调去总感觉差点意思。速度一上去就丢步,画圆快了有振纹,改个回抽参数还得反复编译主板固件。后来在群里看到有人晒树莓派4B跑Klipper固件的打印件,转速翻倍还稳得一批,我也…
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 →