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本职设计师,代码水平约等于「看得懂报错是红色的」。前两天突然冒出一个想法:很多人看挪车视频时都是副驾车神,真把方向盘交到手里,左右立刻需要重新定义。于是我拉着 AI 连肝两天,做了微信小程序「我来挪车啊」。AI 负…
阅读更多 →1. 为什么PRD2CODE离不开“Schema 样板间”双引擎1.1 PRD2CODE链路中最容易翻车的一环先说个我自己的真实经历。去年我们在做一个面向运营后台的AI生码工具,流程很简单:产品经理写好PRD,丢给大模型,大模型直接生成前端页面代码。…
阅读更多 →"GUI Agent 又点错了?"这句话,做 Agent 应用的朋友应该都不陌生。我自己调试 GUI Agent 的时候,最崩溃的一幕就是:模型分析得头头是道,结果手上动作一抖,把一个"确认删除"点成了"…
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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