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1. 这不是新赛道,是 runtime 层的“操作系统时刻”来了你有没有试过让一个 AI 代理连续工作四十分钟?不是闲聊,而是真正在查文档、调 API、写代码、改配置、再验证——一整套闭环动作。我去年就带着团队跑过这样一个销售线索清洗CRM 同步邮件…
阅读更多 →1. 这个说法到底在讲什么:参数规模与稀疏激活的现实图景“GPT-4 Has 1.8 Trillion Parameters. It Uses 2% of Them Per Token.”——这句话过去两年在技术社区反复刷屏,常被当作AI算力爆炸的标志性论断。但如果你真去翻OpenAI官方技术报告、arXiv论文或…
阅读更多 →更多请点击: https://kaifayun.com 第一章:软考2026新增“云原生开发工程师”科目的战略意义与定位 云原生技术已从行业实践演进为数字基础设施的核心范式,其在微服务架构、容器编排、服务网格、持续交付与可观测性等维度的深度整合…
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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