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315前后,各类“翻车现场”总会在社交平台轮番刷屏。我身边不少做品牌的朋友这段时间都格外谨慎,生怕自家的品控问题被集中放大。但换个角度想,这么多双眼睛盯着品质问题,恰恰是认真做产品的品牌最愿意看到的时刻。ALPES在此时打出…
阅读更多 →上个月陪一家做设备的客户梳理需求,聊到他们的技术文档、合同、售后记录散落在OA、NAS和微信群里,三个人找同一份图纸能找半小时。他们老板正好刷到“AI主机”的新闻,问我能不能搞一台机器回来,把大模型装在公司内网,让…
阅读更多 →很多人第一次意识到Python的小数点处理有问题,是在某次对账的时候:明明0.1加0.2等于0.3,程序里一跑,屏幕却显示0.30000000000000004。这事说大不大,但要是发生在订单金额、税费计算、数据报表这些场景里,真…
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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