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1. 先从最普遍的误区说起:用学术搜索的方式,不是用百度谷歌的方式我在带研究生的过程中发现一个特别普遍的现象:绝大多数人第一次用学术搜索引擎时,都会下意识地像用百度、谷歌一样,把脑子里想的那句话完整打进去&…
阅读更多 →打字快不一定效率高,真正拉开差距的是谁更少碰鼠标。我在带团队和写方案时观察得很清楚——同样的文件整理、窗口切换、截图标注,有人要花十几秒点菜单,有人一个组合键两秒搞定。这个差距日积月累,就是每天省出一小时和每天浪费一…
阅读更多 →1. 这张图不是学习路线图,而是AI工程师的“上岗操作手册”你点开吴恩达团队发布的那张《AI Engineering Skills Map》第05版,第一眼可能以为又是一份“从零到一学AI”的知识树——错。这张图真正厉害的地方,在于它彻底跳出了“学什么”的思维…
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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