更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 为什么我选择折腾黑苹果而不是直接买白苹果第一次动了装黑苹果的念头,是因为手头有一台闲置的台式机——i5-9400F加B360主板,显卡是RX 580 8G,这套配置放在2024年已经算不上主流,但胜在硬件兼容性口碑极好。当时我的需求很简单…
阅读更多 →平时用Spring Boot写后端接口,对接大模型时最烦的就是两件事:同步调用要等很久,用户看着页面转圈又以为接口挂了;流式输出倒是体验好,但自己对接OpenAI或者智谱的SSE协议,解析起来又得写一堆重复代码。Spri…
阅读更多 →讲真,Spring AI 系列写到第 4 篇,终于轮到最关键的两个接口了。如果你之前跟着这个系列用 Spring AI 对接过大模型,不管是 OpenAI、通义千问还是智谱 GLM,平时业务代码里翻来覆去打交道最多的就是ChatModel和StreamingChatModel这…
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 →