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Spring AI 流式调用过程中的异常捕获与断网重连机制与传统微服务之间毫秒级的短 HTTP 交互不同,基于大模型(LLM)的流式生成(Streaming Response)调用链路通常会持续 10 秒到数分钟 之久。 在如此漫长的长连接生命周期中…
阅读更多 →Meta Muse 爆火复盘:一台"云端电脑",凭什么两周掀翻 AI 格局? 上一篇《Meta 的 Muse 一夜涨了 2000 亿美元市值》发布后,很多读者来问同一个问题:市面上叫自己"AI 智能体"的产品没有一百也有八十&…
阅读更多 →我这两年接触过的Agent编排框架不算少,但能让我一眼就想写文章推荐的,AgentScope算一个。先说清楚这不是什么新语言,也不是又一个只停留在Demo阶段的玩具项目,它是一套面向多智能体应用开发与部署的开源框架,核心解决的…
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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