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DGL 版本发布日志深度解析:从 0.1.2 到 0.2 的图采样 API、核心数据结构与工程化演进 【免费下载链接】dgl Python package built to ease deep learning on graph, on top of existing DL frameworks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dg/dgl 导读…
阅读更多 →1. 从“会用”到“会造”:大模型应用开发的学习路径拆解我真正开始系统学习大模型应用开发,是在把聊天窗口里那些“哇,好神奇”的新鲜感消耗完之后。那时候我发现一个很尴尬的事实:我能跟大模型聊得火热,却没法把它变成…
阅读更多 →"你手机上装了至少三个AI助手,但每次打开都像在面试一个陌生人——你得重新介绍自己的工作、重复一遍昨天刚决定的旅行计划、再次强调你对咖啡因过敏。聊完关掉,下次再见,它依然什么都不记得。这不是助理,这是客服。我第一次…
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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