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1. 这不是“学AI”,是测试工程师的生存升级战“人工智能测试开发班”这八个字,表面看是个培训广告,但拆开揉碎了看,它背后站着的是整个软件质量保障体系正在发生的结构性位移。我带过三届测试团队,从纯手工点点点&…
阅读更多 →1. 这不是“AI测试”的概念宣讲,而是我亲手跑通的整条链路 你搜过“智能化测试”这个词吗?点开前二十页结果,八成是PPT截图、厂商白皮书、或者某位讲师在台上讲“大模型将重构测试范式”。我去年也信了——直到自己在一台i7-12700H32G内存的开…
阅读更多 →1. 中小企业内容生产的真实困境与AI Agent的切入点做了七八年企业数字化咨询,我接触过的中小企业主少说也有两三百家。聊到内容生产这件事,几乎所有人的反应都是一样的:知道要做,但做不动。不是不想做,是算不过来账。一…
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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