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开头先聊一个背景。OpenAI 的硬件团队在公开技术分享里反复强调过一句话:芯片设计正在成为大语言模型最具实际落地价值的场景之一。这不是噱头。过去几年,芯片设计流程里的文档工作、RTL 编写、验证用例生成、时序分析报告解读,大量环节都已经…
阅读更多 →先回答一个很多朋友问过我的问题:读Spring源码,最大的收获是什么?技术上的收获当然很实在,比如对IoC容器的运转机制有了真正的理解,对AOP的代理逻辑不再云里雾里,也能随口说出BeanFactory和ApplicationCont…
阅读更多 →1. 整体设计思路:为什么采用自发自收模式与双底波方案做水浸超声检测的人,多少都遇到过这种尴尬:手头没有成对的收发探头,或者被测工件的几何位置根本塞不下两个探头,这时候自发自收模式就是最务实的解法。所谓自发自收…
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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