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简介:本资源面向工业视觉检测工程师、计算机视觉初学者及智能制造领域研究人员,提供一套完整的钢材表面缺陷YOLO目标检测实战方案,聚焦压入鳞片、斑块、划痕、夹杂物、麻点表面与网状裂纹等六类典型缺陷识别,服务于工业产线质量控…
阅读更多 →摘要 大模型只能生成文本,无法天然知道订单状态、库存数量、用户权限或企业内部系统数据。要让 AI 应用完成真实业务任务,需要让模型提出结构化的工具调用请求,由服务端完成参数校验、权限判断和业务执行,再把工具结果交回模型生…
阅读更多 →这套生态内部叫 55873,我维护它已经有好几个迭代了。这个标题看着很长,其实就三件事:613 混合模型怎么选、智能体编排层管哪些东西、安全策略编排为什么必须从一开始就参与设计,而不是系统跑通了再打补丁。很多人以为做 AI 应用就…
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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