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实验 1 复盘:从 0 实现全连接神经网络 HCIA-AI V4.0 实验手册 第 5–16 页|思考题 1、2 完整解答零、3 分钟速览 一句话说清这个实验:用手写数字图片(MNIST)当题目,用纯 NumPy 搭一个有 4 个隐藏层的神经网…
阅读更多 →技术革命、流氓政治与人类浩劫——从一战、二战到人工智能时代的结构性风险分析与治理方案研究摘要本文从人类历史上两次世界大战的根本原因出发,提出一个超越传统历史教科书叙事的分析框架。本文认为,一战和二战的根本原因并非教科书所列举的表象事件—…
阅读更多 →,重点融入大规模部署下AI基础设施的各类关联性问题:数据中心网络拓扑(Fat-Tree、Clos架构)、服务器规模(千卡/万卡集群)、组网架构(InfiniBand/RoCE v2)、存储规模与冷热分层(NVMe SSD + HDD + 对象存储)、CPU/GPU/DPU芯片(AMD EPYC / NVIDIA H100/B200 / Intel IPU…
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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