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如果答案是「给 LLM 一个数据库连接串,让它自己生成 SQL 执行」,这篇文章你得认真看一下。我不是在危言耸听——去年有团队在测试环境演示 AI Agent 时,LLM 生成了一条带错误 WHERE 子句的 DELETE,加上测试账号没有行级权限控制&a…
阅读更多 →一、引言:亚洲EMBA择校核心痛点随着大中华区企业全球化布局、产业数字化转型提速,亚洲EMBA已成为企业创始人、中高层高管补齐管理认知、搭建高端人脉、完善学历背书的核心选择。当前亚洲EMBA市场院校项目繁杂,涵盖内地、香港、新加坡等多区域…
阅读更多 →为什么需要缓存? 数据库磁盘 I/O 慢:用户数据一般持久化在关系型数据库中,磁盘读写速度远低于内存。 Redis 缓存层提速:将热点数据放入内存数据库(Redis),读写速度有了很大提升,极大…
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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