更多精彩内容,欢迎继续阅读
上周四晚上十一点,我盯着 PC 上那行红色报错,旁边躺着第三罐功能饮料,脑子里只有一个念头:为什么一个看起来并不复杂的“团结引擎 1.6.12 打鸿蒙包”的操作,能让我耗掉大半个晚上。 这个项目本身不复杂:一…
阅读更多 →最近在做RAG项目时,不少朋友都在问同一个问题:我的数据在MongoDB里,怎么高效地接进RAG流程?网上的教程大多是教你怎么读CSV、PDF,真正讲清楚从MongoDB这类数据库取数、清洗、切片、建索引全流程的案例并不太多。这篇文…
阅读更多 →同样的代码、同一个场景,在PC上跑出120帧,打包到手机上直接卡成20帧,这不是大家技术不行,而是移动端和PC之间的差距本来就是一条巨大的鸿沟。很多团队在做Unity项目时习惯先在PC上开发调试,等真机测试才发现性能完全撑…
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 →