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文章目录1. 别再卷模型了,根因分析的瓶颈早就换地方了1.1 以前大家的执念:模型越强,排障越猛1.2 现在业内共识:喂什么数据,比用什么模型重要2. 两种主流玩法,现在风向明显变了2.1 第一种:代理式…
阅读更多 →大模型应用后端底座设计与高并发支撑:并发时先看资源边界 当大模型(LLM)应用的用户规模从几十个内部测试人员暴增到上万并发请求时,后端架构师面临的挑战与传统 Web 系统完全不同。 传统 Web 微服务处理一个 HTTP 请求耗时通常在 …
阅读更多 →文章目录Claude Code重磅更新:AI会话可以互相发消息,告别人工复制传上下文1. 以前多会话开发,纯纯当人工传声筒2. 现在AI自己会跨窗口传小纸条了2.1 动口就行,传话不用你动手2.2 卡壳了还能互相搭把手3. 这功能到底是怎么跑起来的…
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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