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先说结论:Atlas 300V 24G 确实是一张运算加速卡,但它和大众理解的“GPU 通用计算卡”不是一回事。如果你手头有这张卡,或者正在调研用昇腾平台部署 YOLO,那么这篇内容应该能帮你省掉不少弯路。我最近刚好基于 Atlas 300V 24G 完整…
阅读更多 →1. 从一份文档名说起:这个平台到底在解决什么问题第一次看到“重庆市家庭人口信息平台服务器地址”这个标题,很多人第一反应是:这不就是个内部系统的访问入口吗,有什么好聊的。但真在政务信息化、人口数据管理或者基层社区数字化这…
阅读更多 →1. Atlas 300V 24G到底是什么卡:一张图看懂它的定位先说结论:有人在热搜里问“Atlas 300V 24G是运算加速卡吗”,答案是肯定的——它是运算加速卡,但更准确的说法是AI推理加速卡。很多刚接触昇腾生态的同学,看到Atlas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,…
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