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AI Coding 的话题这两年在技术社区完全属于流量担当,面试题也跟着变了味——准确说是变得更实在了。我翻了一下自己过去大半年积累的面试记录和群里分享的真题,发现很多公司的AI Coding岗笔试已经不再满足于让写快速排序,而是会追问“这段代码…
阅读更多 →被对手甩开整整24分后,这家巨头两个月抢通下一代超级模型 在人工智能技术角逐的最前沿,出现了一个打破常规的快节奏动作。 正常情况下,打造一款足以代表行业最高水平的基座大模型,就像建造一座工程浩大的超级建筑。从零开始搭建底…
阅读更多 →一、为什么无桌面工控场景必须上双因子 在工厂车间、轨交外场、军用指挥车、电力变电站这类环境里,操作终端通常只有一块串口屏、一个指示灯,甚至完全没有本地人机界面。这类“无桌面板”设备有几个共同特征: 终端常年在网运行,但…
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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