更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 项目全貌与整体设计思路1.1 校园跑腿这件事,到底在解决什么问题先说一个我自己的观察。校园里“跑腿”这个需求,天然就比社会面上的同城跑腿更集中、更高频、更低门槛。宿舍到菜鸟驿站取个快递、食堂高峰期带一份饭、打印店代打资料、超市代买日用品&…
阅读更多 →1. 这个项目到底在玩什么花样第一次刷到 Arnis 这个项目的时候,我盯着它的演示图看了足足半分钟——有人把整个曼哈顿的街道、建筑轮廓、甚至中央公园的树线,一比一还原进了 Minecraft 里。不是那种手工搭的像素画,是程序自动生成的ÿ…
阅读更多 →AI 问数很热,但有一类企业,一直站在门外。央国企、金融、政务,这些对数据安全有强要求的企业,不是不想用 AI 分析,而是不敢用——不是担心 AI 不够聪明,而是担心两件事:数据能不能留在内网&…
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 →