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1. 5GC接口命名不是随意编号,而是承载着5G核心网演进逻辑的“功能地图”你第一次看到N1、N2、N3、N4、N6这些接口编号时,是不是下意识觉得——这不就是随便排个序?像Wi-Fi信道选6或11一样,挑个顺眼的数字就行?我刚接触…
阅读更多 →从“atlas”这个单词能搜出一堆山海经级别的信息,但你们拿到“atlas部署yolo”和“atlas 300v 24g 是运算加速卡吗”这两个热词来问我时,我基本可以确定,你们聊的不是地图册,也不是希腊神话里扛天的巨人,而是昇腾ATLAS…
阅读更多 →我们平时说的AI部署,一提推理加速卡,大多数人脑子里先蹦出来的是NVIDIA的Tesla T4、A10这类。但如果你在信创机房、运营商项目或者一些国产化整机里待过,一定绕不开另一个名字——昇腾Atlas。手头这张Atlas 300V 24G,我已经用了不…
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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