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1. 项目概述第一次接触人工智能时,我站在书店的计算机专区前,看着那些封面印着"深度学习"、"神经网络"的厚重大部头,感觉就像面对一堵高墙。三年后的今天,当我用自己训练的模型帮邻居识别花园里的病虫害时&am…
阅读更多 →你有没有遇到过这样的场景?开了一整天的会,手忙脚乱记了十来页笔记,结果回头一看——字迹潦草自己都认不全;面试候选人聊了两小时,复盘时却想不起关键细节;上完一堂干货满满的网课,想复习却发现…
阅读更多 →周一早上打开 GitHub,列在 Assign 给我的 PR 有 40 多个,排在最上面的是一个改了 600 行的 Python 后端重构,下面还有一个改到一半的前端组件,CI 倒是全绿,但里面到底有没有隐藏问题,我只能凭肉眼一屏一屏往…
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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