更多精彩内容,欢迎继续阅读
Mac 上装软件这件事,我早期被折腾得够呛:去官网下载 dmg,拖进 Applications,遇到更新还得重新下载覆盖。后来遇到 brew,也就是 Homebrew,才算是把 Mac 上的软件安装这件事真正理顺了。 Homebrew 是 Mac 上…
阅读更多 →如果你在 Mac 上写过两年代码,或者只是频繁折腾软件,应该绕不开 brew 这个名字。它是 macOS 上最主流的软件包管理工具,官方名字叫 Homebrew,平时大家直接叫 brew。简单说,brew 就像一个“应用商店”,不过它…
阅读更多 →1. 为什么AI技能比代码更需要“版本锁”1.1 从“代码能跑”到“行为能复现”的跨越做AI应用开发这两年,我踩过最大的坑不是模型不给力,而是“昨天还好好的,今天怎么突然就废了”。传统软件工程里,我们有Git、有语义化版本号、有CI…
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 →