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今天给大家演示一个 每日英语学习视频 Coze 工作流,该流程通过大模型生成题目、口诀、例句,再结合语音合成、视频合成与剪映插件,最终自动化产出一个带有配音和字幕的英语学习短视频。整个工作流帮助创作者快速完成从教学内容设计到视频成品输出的全过程,大幅提升制作效率和…
阅读更多 →在 CentOS 7 服务器上部署 Dify,结合 Docker 和宝塔面板的 Nginx 进行管理,可以提高运维效率,同时避免 Docker 内部 Nginx 代理的额外开销。 本指南将详细介绍如何在已有宝塔面板和 Docker 环境的服务器上安装和配置 Dify,使其能够通过宝塔 Nginx 进行流量管理。重点是跳过…
阅读更多 →多模型协作在任务型对话系统中的应用成为自然语言处理领域的重要发展方向。围绕“Demo-tod_agent”构建的工作流,整合了意图识别、信息抽取、知识检索和自然语言生成等关键模块,为任务对话系统开发带来新的实现范例。 本文结合实际案例,详细拆解基于Dify平台的多模型协同对…
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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