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盲审意见里真正把稿子退回来的,常常不是论证薄弱,而是一处表题编号断档、一条文末条目缺了页码。格式排查的意义,就是把这类细节从「凭记忆」变成「照单勾选」——每一类格式都能在清单上被勾到,漏项的概率才会切实降下来。知学术…
阅读更多 →1. 重构的起点:先看现状再动手前阵子接手了一个维护了两年的测试项目,第一次打开根目录的conftest.py时,我盯着屏幕沉默了半分钟。文件一共 1800 多行,里面混着 fixture、钩子函数、环境变量读取、数据库初始化、登录逻辑、数据清…
阅读更多 →1. AgentScope到底是做什么的1.1 智能体开发的核心痛点这两年做大模型应用,很多人一开始都用LangChain、AutoGen或者CrewAI。说实话,这些框架各有各的好,但真到了业务落地阶段,问题就暴露出来了:要么单机跑不动、要么多…
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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