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1. 从热搜词里读懂 Jev 模型到底在解决什么问题Jev 模型这波刷屏,我第一反应不是"又一个新模型",而是去翻了一圈热搜词,看看大家到底在搜什么。结果很有意思:搜"jev模型官网""jev模型开源吗""…
阅读更多 →# 工程塑料在承压与控水场景的应用笔记:支腿垫板、塑料闸门与尼龙垫块## 背景在和工程塑料(HDPE、UPE/超高分子量聚乙烯、尼龙)打交道的过程中,经常被问到一个共性问题:塑料件凭什么能替代金属、木材,用在承…
阅读更多 →这两年我特别关注一个现象:热搜榜上“端侧AI”和“终端”这两个词频繁一起出现,从“esp32终端”到“tabby终端工具”,从“wsl 2进入ubuntu终端”到“vscode终端中文乱码”,看起来是一堆零散的搜索记录,但把它们串起来看…
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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