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1. 从5G到6G:为什么物理层开始“内卷” 1.1 指标狂飙背后的现实刹车 如果你一直关注3GPP的进程,应该能感受到一种微妙的变化:前几年大家聊6G,满怀激情地谈太赫兹、海量连接、空天地一体化,似乎物理层就要像科幻片一样…
阅读更多 →从还在终端里用 Vim 写代码那会儿开始,我就习惯了那种手不离键盘、光标在哪里都能精准落位的节奏。后来换到 VSCode 做前端和 Python 项目,功能是没得挑,但每次想快速移动光标、删除一个单词、替换一个字符的时候,总忍不住按 Esc…
阅读更多 →搞懂 Git 命令这件事,很多人刚开始都想把命令一条条背下来,于是桌上贴满了 git 命令大全,收藏夹里堆了一堆讲解文章,真到了项目里却还是会在 reset 和 revert 之间犹豫半天。你缺的其实不是命令数量,而是对命令背后分类…
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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