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如果你手里有一块 Atlas 300V 24G 的加速卡,又正好想把 YOLO 这类目标检测模型从 GPU 环境迁过来,那这篇文章就是为你准备的。我会从硬件定位开始讲清楚它到底是什么、适合干什么,再完整走一遍从模型转换到推理部署的全流程,最后把…
阅读更多 →最近后台连着收到好几条消息,都是同一个画风:“Atlas 300V 24G到底算不算运算加速卡”“能不能拿它部署YOLO模型”。这问题看着简单,但背后其实藏着一个很常见的认知断层:很多人知道NVIDIA的显卡能跑深度学习,换到昇腾…
阅读更多 →1. 这套组合到底在解决什么问题第一次听到“Jev 搭配 Exa 联网搜索”这个说法,很多人会以为是某个新出的浏览器插件或者某个套壳工具。实际上它描述的是一类很典型的工程需求:让一个本地运行的大模型具备实时联网检索的能力。Jev 在这里扮演的是推理引擎…
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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