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在大多数技术团队里,AI Coding的话题从“要不要试”走到了“怎么用得更好”。货拉拉这轮落地实践给我最深的感受,不是某次生成代码的效率有多夸张,而是我们花了很长时间才反应过来:个人用了AI编码工具效率确实上来了,但…
阅读更多 →做命令行开发这几年,AI 编程助手换了一茬又一茬,真正能让我愿意留在终端里日常用的不多。Claude Code 算是一个例外。这款 Anthropic 官方推出的命令行编程工具,把大模型直接塞进了终端工作流里,不需要来回切换浏览器窗口…
阅读更多 →1. Ricon组态系统不是“又一个可视化工具”,而是物联网现场的协议翻译官很多人第一次听说Ricon组态系统,下意识会把它归类为“类似组态王、力控、WinCC那样的工业画面组态软件”——能拖拉控件、画流程图、点动按钮、看实时曲线。这种理解没错࿰…
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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