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演示服务台时,小林说“A301 投屏没有画面”。模型给出一段看似热心的回答:“先问连接方式,查一下设备说明;若不行,就创建工单。”这段话适合人阅读,却不适合程序直接执行:它同时包含追问、查询和写入三个动作,而且没有说明什么时候获得员工确认。 企业 Agent 需要把“…
阅读更多 →服务台试点一周后,团队准备更换模型,并改进投屏指引的切分方式。演示对话看起来更自然了,小林的问题却可能出现新错误:原来会先追问连接方式,现在直接推荐不适用步骤;原来会在建单前确认,现在把“帮我处理”误当成同意。没有固定的测试集,每一次“优化”都可能悄悄破坏…
阅读更多 →小林的投屏求助已经能在演示循环里走完“追问—查指引—回答”。试点时,团队却遇到一个常见变化:同一套服务台,有些请求需要较强的理解能力,有些只需完成简单分类;某个模型接口维护时,还需要切换到备用服务。如果业务代码里到处都是某家模型的请求字段、消息格式和错误码…
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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