更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 项目概述:为什么m3u8下载不是“点一下就完事”的技术活m3u8视频下载,听起来像浏览器右键“另存为”那么简单,但实际操作中,90%的人卡在第一步——连真正的m3u8地址都找不到。我做视频技术支撑这十多年,帮客户处理过…
阅读更多 →1. 为什么要在PyTorch里做量化感知训练搞模型部署的兄弟大概率都遇到过这个场景:实验室里FP32精度跑得好好的模型,一放到边缘设备或者移动端就拉胯——推理速度慢、内存占用高、功耗还大。量化就是把FP32的权重和激活值压缩成INT8甚至更低比特࿰…
阅读更多 →量化感知训练(QAT)这件事,我前前后后在三四个项目里踩过坑,从最早把torch.quantization当成黑盒用,到后来被精度掉点折磨得怀疑人生,再到现在能比较从容地判断"这个模型该不该上QAT、该在哪个位置插fa…
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 →