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最近带了个新人,他问我:Java 里到底有几种数据类型?我说 8 种基本类型。他又问:那 String 呢?我说 String 是引用类型。他接着问:那为什么有人总说 Java 的运算符优先级比数据类型还难记?遇到长…
阅读更多 →第一次认真读这首《贺新郎别友》,是在一个夜深人静的晚上。那时候我对它的印象还停留在“这是一首名人写的离别词”,觉得应该跟课本里那些革命情怀的篇章差不多,结果从头到尾读下来,整个人有点被定住。它没有我预想中的那样昂扬&a…
阅读更多 →晚上十一点,我把笔记本从包里拿出来,接上电源,在终端敲下 ninfer 的启动命令。按下回车的时候,我其实没抱什么期望——过去大半年,我在各种设备上跑过 27B 级别的本地模型,结论始终是同一个:能加…
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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