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1. 为什么一个10万星的AI Agent项目,比十本《软件工程导论》更值得细读你有没有试过翻开《软件工程导论》第六版,看到“瀑布模型”“V模型”“CMMI三级认证”这些词,心里默默划掉——不是不想学,是真不知道这些纸面流程࿰…
阅读更多 →做时序生成的同学应该都遇到过这个场景:从图像那边搬过来的扩散模型代码,在MNIST上跑得好好的,一到股票、传感器、脑电这类数据上,训练loss一路下跌,生成结果却像把数据里所有细节都抹平了,只剩一条条过于光…
阅读更多 →过去两年,我一直在干一件事:不满足于只当大模型 API 的搬运工,而是把一套 LLM 从预训练一路带到领域适配,再装进自己项目里跑稳定。最初这个选择看起来有点傻,毕竟市面上现成模型可以直接调。但当你反复遇到同样的问题…
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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