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金融行业对AI的态度,这两年发生了一个很微妙但很关键的转变。前几年大家还在讨论"要不要上AI",现在讨论的已经是"怎么把AI从聊天框里拽出来,让它真正干活"。英伟达最近那份金融AI现状报告里有个数字特别扎眼——89%的机构…
阅读更多 →简介:本资源为北京航空航天大学《数值分析》课程历年真题精编合集,面向该校及相关高校数学、计算机、航空航天等专业本科生与研究生,专用于课程复习、期末备考及研究生入学考试强化训练。PDF文件共1份,大小8.74MB,内容…
阅读更多 →1. 训练监控这件事,为什么值得单独拎出来聊搞深度学习训练的人都有一个共识:模型跑起来只是开始,真正折磨人的是跑起来之后那段时间。你盯着终端里一行行滚动的 loss 数值,心里其实没底——loss 到底是在正常收敛还是在震荡&#…
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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