更多精彩内容,欢迎继续阅读
家用投影仪这个品类,这两年变化快得有点离谱。2023年的时候,三千块能买到的机器,放到2026年9月这个时间节点来看,要么亮度已经不够看了,要么对焦和梯形校正的体验被新品甩开一大截。更关键的是,光源技术路线…
阅读更多 →1. 项目概述1.1 一句话搞懂这行代码在干什么先直接说结论,json.dumps(filter_dict, ensure_asciiFalse, separators(,, :))这行代码干的事就是:把一个 Python 字典filter_dict序列化成 JSON 格式的字符串,同时保证中文不被转义成\uXXXX&#…
阅读更多 →最近这半年,“AIGC率”成了论文圈和作业圈避不开的词。很多专科院校和本科院校都接入了AIGC检测系统,辅导员、教学秘书那边看到的报告上,一个实验室里二十篇论文,可能有十几篇都被标了“疑似AI生成”。被标红之后,轻则…
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 →