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1. 这不是一场关于“会不会”的辩论,而是关于“怎么变”的实操推演“AI会颠覆现有基础架构吗?”——当这个问题从百度副总裁侯震宇口中抛出,它立刻被截屏、转发、加粗、标红,出现在无数技术群和行业简报里。但说实话,我…
阅读更多 →1. 昇腾960超节点到底是个什么东西先把话说在前头,这篇不是新闻通稿,也不是什么官方解读。我就是一个常年泡在算力集群和网络设备堆里的老运维,看到昇腾960超节点提前登场的消息,第一反应不是"哇性能翻倍",而…
阅读更多 →上个月我做了一个图像分类模型的创新实验,idea在论文里只占半页纸,但为了验证它我改了整整三天代码:先搭基线,再插模块,接着调loss,最后还要写一套消融实验的脚本把每个组件挨个拆掉跑对比。那三天里真正花…
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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