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Dify 作为一个开源 AI 应用平台,将模块化作为核心设计理念,方便开发、维护与扩展。其中,Web 前端服务模块承担着用户界面展示、用户交互、数据可视化以及与后端的高效通信。理解和掌握这一模块的结构与应用方式,是深入使用 Dify 平台的重要基础。 本文将系统梳理 Dify Web…
阅读更多 →小林已经把“线缆连接、A301、屏幕无信号”说清楚,也按指引试过了。她离开聊天窗口去检查设备,几分钟后回来输入:“还是不行。”如果 Agent 只记得最后四个字,就可能重新询问房间号;如果把整段聊天原样塞回模型,却没有明确的任务状态,也可能误以为已经创建了工单。 本篇…
阅读更多 →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 →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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