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如果不是朋友转给我一条链接,我可能到现在都不知道 DeepSeek 生态里已经悄悄多了一个叫 Harness 的桌面端。第一反应是:官方什么时候偷偷做了这么个东西?等我真的下载下来装上,跑了几个任务之后,我只想说一句——这玩意…
阅读更多 →1. 为什么我至今还在用nmon做性能监控第一次接触nmon是在一台跑了三年多的老业务服务器上,当时业务方反馈每天下午三点左右系统会卡顿几分钟,但登录上去用top看CPU和内存都挺正常,用iostat看磁盘也看不出明显异常。问题排查了两天没进展&…
阅读更多 →1. 先把 GC 这件事看明白:托管堆、垃圾回收与那一哆嗦的卡顿在《Unity 卡顿帧率保卫战》系列里,我们已经聊过帧率波动的直接原因、渲染瓶颈、以及各种工具定位的思路。今天这篇要聊的,是一个你盯着 Profiler 看了半小时也未必能一眼盯出来的卡…
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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