更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 从一句烂提示词说起:为什么你的AI作曲总翻车先说个我几乎每天都能看到的场景:有人在对话框里敲下“写一首好听的歌”,然后满怀期待地按下生成。出来的东西要么是白开水一样的和弦进行,要么是喊着“AI你醒醒”的诡异人声。问题出…
阅读更多 →量子计算这个词,我们在过去几年里听了太多次,但大多数讨论要么停留在“量子比特比经典比特牛”的科普层,要么就变成了融资新闻里的装饰词。作为一个写了十几年软件、也带过多个后端团队的老开发者,我一直对“量子计算将重塑软件开…
阅读更多 →我们做弱电和通信工程的,几乎每天都要跟光纤打交道。但你随便问一个刚入行的兄弟“什么是光纤损耗”,他多半会背教科书:“光信号在光纤中传输时,随着距离增加而功率减弱的现象”——说完他自己都懵。这不能怪他,因为学…
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 →