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1. 从“Agent Harness”这个词说起:为什么它不是又一个包装概念第一次看到 RRSI 这个缩写,很多人会下意识把它归类成“又一个自我改进的论文造词”。但如果你真的动手搭过 LLM agent,就会明白 Regularized Recursive Self-Improvement of Age…
阅读更多 →我先说个真实感受:这两年我用 AI 写过的生产代码,比我前五年自己敲的还多。但真正让我对「AI 编程」改观的,不是它能生成多少行代码,而是它确实能帮我处理那些脏活累活——补测试、查兼容、理老代码。这篇文章没有高大上的理论&am…
阅读更多 →摘要 本文从安卓系统启动链的底层原理出发,系统讲解刷机与维修的完整知识体系。内容涵盖Bootloader解锁、Fastboot与Recovery模式、分区表结构、镜像刷写、Magisk Root原理以及高通9008深度修复模式。通过三个真实维修案例(系统崩溃无法开机、OTA升级失败变砖、Root后指纹失效…
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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