更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 为什么Substrate值得关注做区块链底层开发的人,这两年几乎绕不开Substrate这个名字。它不是一条链,不是一个应用,而是一套能让你快速搭建出一条全新区块链的开发框架。用一句话说清楚:别人把链从零造出来可能要两年,…
阅读更多 →高端制造卡脖子痛点:PTFE 膜细分品类的现实供需矛盾半导体、AI 算力、储能电池、高频通信快速扩张,下游不再只追求 “能用” 的 PTFE 材料。高速 PCB 需要极低介电损耗;半导体湿法制程过滤膜要兼顾耐强氧化剂与高精度截留;电池 PA…
阅读更多 →1. 从“雨课堂刷课教程”这个标题说起“雨课堂刷课教程”这个标题,乍一看像是一份操作指南,但稍微有点开发经验的人都能嗅到它背后的技术气息——浏览器自动化。热搜词里那一串“篡改猴”“Tampermonkey”“脚本”“谷歌浏览器”已经把答案摆在了桌面上&…
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 →