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摘要在教培机构的AI推荐系统中,检索质量直接决定了推荐效果。但很多开发者只关注向量检索、重排序等环节,却忽视了一个更前置、更关键的步骤:查询理解(Query Understanding)。家长在AI系统里提出的问题,往往…
阅读更多 →2026年招聘市场将大幅转向AI领域,传统后端岗位减少,Agent成为核心需求。大厂招聘中AI相关岗位薪资高、规模大,懂Agent的程序员将获得更多机会。AI浪潮下,不学习AI的程序员将被淘汰。掌握Agent技术是抓住高薪就业机会的关键。 不会…
阅读更多 →第三章 评估输入 —— 分类目的: 对用户查询进行分类,以便根据类别确定要使用的指令。实现:定义系统消息,明确主要类别(如计费、技术支持、账户管理、一般咨询)和次要类别。使用分隔符(如 ###&a…
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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