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一个做客户对接的朋友前段时间问我,他们团队同时用着聊天软件、在线表单、Excel表格和一套老掉牙的客户登记系统,每次想搞清楚“这个客户上次到底聊到哪了”,至少要在四五个界面之间来回折腾。这种碎片化问题,几乎每个做销售、客服…
阅读更多 →1. 为什么我最终选了DeskcommCRM先交代一下背景。我之前所在的小团队做的是面向中小企业的软件服务,客户数量不算夸张,但也有几百家,分布在不同的渠道里。销售手里记着微信聊天记录,客服在Excel里登记售后问题,售后工程…
阅读更多 →1. 这不是“装个软件”,而是把Qwen-Image-2.1真正握在自己手里你搜到“Qwen-Image-2.1怎么安装”时,大概率正卡在三个地方:一是点开官网文档,满屏英文和命令行参数看得头皮发麻;二是下载了某个压缩包,双击e…
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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