更多精彩内容,欢迎继续阅读
Harness Engineering(驾驭工程)是为 AI 智能体构建运行环境、约束规则与反馈闭环的系统工程实践,核心公式为"Agent = Model + Harness",由 HashiCorp 联合创始人 Mitchell Hashimoto于 2026 年 2 月正式命名提出。它被视为继提示词工程、上下文工程之后 AI 工…
阅读更多 →第五章:数据复制 这一章进入分布式数据的第一站。核心问题是:同一份数据放在多台机器上,如何保持一致? Kleppmann 的论点是:复制带来可用性、低延迟和可扩展性,但代价是一致性难题——而不同的复制模型&…
阅读更多 →2024年聊TensorFlow,我听到最多的声音是“现在谁还用这个,不都转PyTorch了吗”。说这种话的人,大概率没有在一线做过生产部署。我最早接触TensorFlow还是1.x时代,当时跑个CNN要被Session、placeholder折腾到半夜。这几年两边我都在…
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,…
阅读更多 →