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上周一个朋友突然发消息问我:atlas 300v 24g 是不是运算加速卡,能不能跑 YOLO。我说能跑,但它不是用来跑训练的,也不是插上就能用的“显卡”。他接着问:那为什么我照着 GPU 的教程装完 PyTorch,驱动也能认&…
阅读更多 →简介:这份《大模型时代的具身智能》PDF资料,面向关注人工智能、机器人学与具身智能交叉方向的研究者、学生及技术从业者,系统梳理了从古代机器人构想到当代智能机器人演进的技术脉络。内容以哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心的报告为…
阅读更多 →1. 先搞清楚:agent-skills 到底解决什么问题最近和几个做 AI 应用落地的朋友聊起同一个痛点:模型本身的聪明程度已经不是瓶颈,真正卡住项目进度的,是“怎么让智能体稳定地做完一件完整的事”。比如让它去批量整理文件、自动巡查监…
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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