更多精彩内容,欢迎继续阅读
我这几个月一直在跑一个 OpenAI 兼容网关,自己也天天用 Codex 接它干活。客户端的报错和网关的日志两头都看得到,最大的感受是:Codex 的报错信息很会误导人——模型名写错,它报 503;base_url 少写一个 /v1,…
阅读更多 →摘要:LLM 每次调用都无状态,Agent 要"记住上一句"必须自己管理状态。本文把这套机制拆成三层——装上下文的容器(Session)、容器里会变的活数据(State)、可中断/回放的冻结副本(Checkpoint),并对照 OpenAI Conversations、LangGraph、AgentScope 2.0 的真实…
阅读更多 →七 电路分析受控源受控源分4 类,控制量分电压 / 电流,被控制量也分电压 / 电流。受控电压源有两种:VCVS:输出电压,控制量是电压,比值无量纲,没有电阻量纲;CCVS:输出电压&…
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,…
阅读更多 →