更多精彩内容,欢迎继续阅读
自动化专业的毕业论文有多难排,懂的都懂:公式编号、图表交叉引用、参考文献上标,再加上学校模板里三层嵌套的标题样式,手动调一遍至少两三天。我们专业的论文动辄五六十页、图表三四十个,手动排版的出错率随着页数直线…
阅读更多 →1. 项目概述:这不是又一个“能听懂话”的模型,而是小米把ASR从实验室拽进真实客厅的实战方案最近刷到“Xiaomi-CocktailASR-1”这个名词的朋友,大概率是在技术社区或开源平台看到的——它不像那些动辄百亿参数、只在论文里闪闪发光的ASR模型&…
阅读更多 →一、汉诺塔解决递归问题的两个思想:1.问题n 和 问题n-1 之间的递推关系 2.结束条件 递归过程 1、 将n-1个盘子从 A -> B //递归 2、 将剩下的那个盘子从A->C 3、 将n-1个盘子从B->C //递归 结束条件当 n 1 //A->C起始 辅助 目标n个盘子 …
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 →