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今天想聊一个非常现实的话题:一个没学过计算机的人,是怎么靠AI把编程这件事撑起来的。前几天一位做财务分析的同事给我打电话,说他有一份几十万行的账单,Excel一排序就卡死,领导又要一个按月环比汇总表。我说你逮着AI给…
阅读更多 →你花大价钱买了最先进的AI模型,却发现它只能帮你完成20%的工作,剩下80%还得靠人工反复校验——这不是你的问题,是商业模式的问题。当AI只能完成20%的工作时几天前,某企业技术负责人在内部复盘会上甩出一组数据:他们团队…
阅读更多 →1. 选CPU这件事,为什么总让人纠结但凡自己动手装过机、或者帮朋友推荐过电脑的人,大概率都被问过同一个问题:AMD和英特尔到底哪个好。这个问题看似简单,实际上背后牵扯的东西特别多——预算、用途、主板平台、散热条件、驱动成熟度…
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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