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说实话,看到“V100 跑 27B 大模型”这个组合,大多数人的第一反应是“别闹了”。V100 是 2017 年的卡,16GB 显存、不支持 BF16、第一代 Tensor Core,放在今天连入门级消费卡都算不上。但我偏偏就是不信邪,把 Qwen 27B 塞…
阅读更多 →我先从一个很现实的问题说起:手头有 8 张 H100,线上大模型的并发推理性能就是上不去,GPU 利用率忽高忽低,单卡显存动不动就爆。这已经不是“模型训练完就能上线”的时代了。推理侧正在变成真正的战场,而 NVIDIA Dynamo…
阅读更多 →1. 从一场对话说起:为什么“skills”突然成了高频词前阵子跟几个做AI应用落地的朋友聊天,话题绕来绕去总会落到一个词上——skills。不是那种泛泛而谈的“技能”,而是特指在Claude Cowork、Claude Code这类工具里,可以被封装、被调…
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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