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如果把“atlas 300v 24g 是运算加速卡吗”这个问题扔到任何一个AI技术群里,十有八九会吵起来。有人说是推理卡,有人说是加速卡,还有人直接把它当显卡用,结果发现连个显示器接口都没有。我刚拿到这块卡的时候也是一脸懵,…
阅读更多 →1. 这不是“多个AI聊天框堆在一起”——真正理解AI Agent协作机制的演进逻辑你有没有试过让两个大模型同时帮你写一份产品需求文档?一个负责梳理用户痛点,一个负责设计功能流程,结果发现它们各自为政、互相矛盾,甚至把对方刚生成的…
阅读更多 →很多朋友看到“16G 显存跑 Qwen 7B 微调”,第一反应都是“别开玩笑了”。按常规全参微调的算账方式,7B 模型光权重就要 14GB(bf16),加上梯度和 AdamW 优化器状态,40GB 都不一定够,16G 确实像天方…
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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