更多精彩内容,欢迎继续阅读
本文介绍了智能体(Agent)在实际工作中的应用挑战,提出了“智能体驾驭工程”(Harness Engineering)的概念,强调模型能力与大模型执行环境的重要性。文章详细阐述了Harness的四个层次:提示层、上下…
阅读更多 →一、用户记忆与知识库 一句话理解: 用户记忆和知识库都是Agent的外部持久化知识,用于突破单次会话和模型训练数据的限制。 1.1、用户记忆 用户记忆面相单个用户,保存具有长期价值的个性化信息: 用户偏好与习惯身份与背景信息历史…
阅读更多 →摘要: 你写过一版「代码评审 checklist」prompt,三个月后要再用,却沉在旧对话里。本文演示 Caravel 如何把提示词变成可检索资产:提示词库分组收藏 → 任务输入框敲 / 插入 → 绑定文案直接进消息预览。官网 Demo 可跟练。 官网地…
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 →