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你写了一个 HTTP 服务,在自己电脑上运行得很好。把代码发给同事后,他说:“启动失败,依赖版本不对。”你修好依赖,又把服务部署到服务器。过了几天,访问量上来了,于是你启动了三个副本。现在新的…
阅读更多 →前几天一个同事突然发我一条消息:Atlas 300V 24G 到底是不是运算加速卡?他说他想把手头一套 YOLO 检测服务从 GPU 服务器迁到这台卡上,网上搜了半天,越看越糊涂。这个问题我确实被问过不止一次。Atlas 这个词在国内 AI 推理圈里代…
阅读更多 →1. 从 Harness 到数据分析:这套智能体方案到底在解决什么问题第一次看到“OpenCode 智能体教程:从 Harness 核心架构到数据分析全流程实操”这个标题,我脑子里冒出来的第一个念头是:又是一个把几个热词拼在一起的缝合怪。但仔细拆…
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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