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MLIR的Fast Math模式与不安全的浮点优化 一个让我熬夜三天的bug 去年做AI推理引擎的算子融合优化,模型在x86上跑得好好的,换到ARM服务器上,精度直接崩了——分类结果从0.89掉到0.12。排查了三天,最后发现是MLIR的Fast Math模式在作祟。那个晚上,我盯着LLVM IR里的fadd指…
阅读更多 →MLIR的IEEE 754浮点异常处理与舍入模式 一个让我熬夜三天的bug 去年做AI加速器编译器的时候,遇到一个诡异的精度问题。模型在x86上跑得好好的,转到我们自研的NPU上,某些层的输出就开始“飘”。不是完全错,就是小数点后几位对不上。团队里的小伙子查了两天,怀疑是量化参数…
阅读更多 →简介:面向C#/.NET开发者的阿里云图像处理示例项目,演示如何借助阿里开放平台一键抠图接口,将目标对象从复杂背景中快速分离。项目基于.NET Framework 4.5及以上环境,适合希望了解云服务集成流程、掌握API调用与图像处理基础的中初…
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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