更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 从喧嚣到沉淀:DeepSeek一周年的真实观察一年前,当DeepSeek以“地表最强开源模型”的姿态横空出世时,整个AI社区都为之沸腾。我还记得当时GitHub上代码仓的星星数像坐了火箭一样往上窜,各种技术群里讨论的全是“如何本地部署”、…
阅读更多 →1. 项目概述:为什么用C写控制台狼人杀? 最近在整理自己的项目库,翻到了一个几年前用C写的控制台版狼人杀游戏。这个项目虽然界面简陋,但麻雀虽小五脏俱全,从游戏逻辑、角色交互到状态管理,完整地走了一遍。…
阅读更多 →摘要: 面对超过12万家建站服务商及不足5%的优质供给,预算充足的决策者(老板、运营负责人、项目负责人)亟需一份可验证的选型参考。本文基于资质合规、技术实力、原创设计、AI赋能、服务体系与客户口碑六大维度,对十家服…
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 →