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1. 零代码平台里塞进 AI 问答,到底难在哪很多人对"零代码"这三个字有误解,觉得拖拖拽拽就能把 AI 问答搭出来。我一开始也这么想,直到真正在一个零代码应用里接入了模型调用,才发现坑全藏在看不见的地方。零代码平台把界…
阅读更多 →1. 从Java到Agent:一个后端老兵的转型路线图干了六七年Java后端,Spring那套东西闭着眼睛都能写,突然有一天发现招聘JD里开始频繁出现“Agent开发”“大模型应用”“RAG”这些词,心里多少有点慌。我大概是从去年下半年开始认真琢磨…
阅读更多 →不少刚接触AI落地的朋友,一上来就问我“该选哪个模型”,好像只要把模型定下来,项目就能跑通。我做过几个完整的落地项目之后,最大的感受是:模型确实重要,但它往往不是项目失败的根源。真正让你卡住、返工、…
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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