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1. 挑战前的准备和基本认知1.1 这个挑战到底在验证什么先甩结论。拿Claude Code在一小时内写一个贪吃蛇,表面看是在玩游戏,实际是在验证一件事:当下热门的AI编程代理,能不能只靠对话就把一个从零开始、可运行、可交互的小游戏带到…
阅读更多 →新学期又到了,我带过几届大一程序设计课程,每到教材“第三章第一节”这个位置,办公室里、班级群里就会不约而同地冒出同一个问题:“老师,这个‘3.1 OJ’到底是什么意思?”。有同学以为是某个必须下载的软件…
阅读更多 →1. 这个模型为什么值得花时间研究Jev 模型最近在圈子里刷屏的频率有点夸张,我关注的几个技术社群几乎每天都能看到有人在问“jev 怎么接入”“jev 密钥在哪拿”“jev 模型官网地址是什么”。作为一个长期折腾各类模型 API 和 SDK 的人,我一开始是抱着“又…
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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