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1. 为什么文档解析成了 RAG 落地的第一道坎 做 RAG 项目的人都有一个共同体会:模型选型、向量库调优、Prompt 工程这些环节,网上教程一抓一大把,但真正让整个系统效果拉胯的,往往是最不起眼的文档解析环节。我前后搭过七八套知识库…
阅读更多 →开车多年数据库,我越来越觉得 Liquibase 的 preConditions 是很多人会忽略、但关键时刻能救命的功能。简单说,preConditions 就是数据库迁移脚本里的"执行前判断",在真正跑一段 SQL 或一个变更集之前,先反问数据库一句&…
阅读更多 →我接手的很多数据库项目,第一件事不是看表结构,而是先翻Liquibase的changelog写得干不干净。Liquibase的数据库版本管理能力确实强,但有块功能经常被团队忽略,就是preConditions——执行前判断。它能让一个变更集在真正执行SQL之前…
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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