更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 为什么我决定让 Agent 接管 FairyGUI 的 UI 拼装工作做 Unity 项目的人都有一个共识:UI 拼装这件事,技术含量不高,但极其消耗时间。尤其是用 FairyGUI 的项目,美术在编辑器里出好组件,程序要一个个把组件拖到场景里…
阅读更多 →上篇M1交卷,数据库里躺着13篇文章,但摘要栏还是空的。今天M2——给每篇文章生成AI摘要。听起来就是“调个API”? 之前就学过了。但生产级的AI处理模块要回答四个问题:重跑安全吗?成本可控吗?AI挂了怎么办?请求太快被限流怎么办? 🎯 本篇成品:一个幂等、有成本控制、…
阅读更多 →生产环境中的数据库存储过程,最麻烦的问题往往不是 SQL 执行速度慢,而是某条语句执行失败之后,整个业务流程究竟处于什么状态。 我们在开发订单处理、库存扣减、财务结算或者数据同步程序时,经常需要连续执行多条 SQL 语句。某条语句可能因为除数为零、违反唯一性约束、锁…
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 →