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先把结论放在前面:如果你用过torch.compile,大概率听过 Inductor 这个名字,也大概率知道它默认走的是 Triton 后端。但真正自己写过自定义后端、或者想把 Inductor 的循环代码生成和别的编译后端对接的人,应该都体会过那种“官方文…
阅读更多 →这段时间在几个项目现场处理GBase 8s的报错问题,攒了不少一手素材。翻看之前的故障记录时我发现一个很有意思的现象:很多同事遇到GBase 8s报错,第一反应都是复制报错原文去搜索,但GBase 8s的报错体系是从Informix那一脉传下来的&a…
阅读更多 →做后端和数据库的同学,几乎没人能绕开MySQL索引这四个字。我最早被索引“教育”,是刚工作第一年:一张订单表,数据量才几十万行,一条简单查询没索引的时候跑了1.2秒,加了一个普通索引之后变成20毫秒…
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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