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把“它真的能24小时不间断地替我干活吗”这个问题抛给任何跑过自动化脚本的人,对方大概率会先笑一声,然后给你讲一段凌晨三点被告警电话吵醒的故事。我接触自托管自动化机器人这三年,从最早的定时爬虫、消息推送,到后来接入大模型…
阅读更多 →1. 先别急着装第三方截图工具,系统自带的截图能力比你想的强经常有朋友问我,Mac截图到底怎么截,为什么别人能截出那种带阴影的窗口图,自己一按快捷键要么没反应,要么截出来一堆文件。说实话,macOS的截图功能…
阅读更多 →如果你刚接触 Python 或者深度学习,大概率会被“配置环境”这四个字折磨到怀疑人生。而 Conda 恰恰是解决这个问题的头号选手。我这两年折腾过无数环境,从最初的盲目装包、把 base 环境搞得一团糟,到后来熟练地用 Conda 把 Python 2.7、3.8、…
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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