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论文写到最后,很多人会把注意力集中在一个数字上:重复率是多少,AIGC检测结果如何。但真正影响论文质量的,往往不是“改得像不像人”,而是论证是否清楚、表达是否准确、引用是否规范。一次完整的修改复盘让我意识到&…
阅读更多 →目录 本节学习目标 1 AVL 树概念 平衡因子 balance factor(_bf) AVL 性能 2 AVL 树结点结构 2.2 AVL 树插入流程 平衡因子更新规则 更新停止三种情况 Insert 插入核心代码 3 AVL 四种旋转操作 3.1 右单旋 RotateR(LL,左…
阅读更多 →论文写完后,很多新手会遇到两个不同的问题:一是文字与已有内容存在重复,二是文本可能呈现较明显的AI生成特征。它们看起来都属于“论文修改”,实际处理目标并不一样。职臣AI的“降重/降AIGC”功能,正是把这两类需求放在…
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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