更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 这个「世界模拟器」到底在解决什么问题机器人圈子里有个老生常谈的尴尬:真机上跑一个抓取策略,调参调到怀疑人生,一天下来机械臂没动几次,日志倒是刷了几百兆。强化学习在仿真里能飞檐走壁,一上真机就变成「人工智障…
阅读更多 →1. 金融数据服务项目的整体架构设计思路1.1 为什么选择模块化分层架构做金融数据服务这些年,我最大的体会就是:千万别把数据采集、清洗、存储、接口这四件事揉在一起写。早期我接手过一个项目,所有逻辑塞在一个脚本里,行情数据拉取…
阅读更多 →刚接触 AI Agent 开发那阵子,最容易困惑的一件事就是:Agent 到底长什么样?很多人的第一反应是“Agent 就是调用大模型 API,让它说一段话”,后来发现还要接工具(Tool Use)、接记忆、接流程编排。…
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,…
阅读更多 →