更多精彩内容,欢迎继续阅读
1. 从 Simon Willison 的一条评价说起:Jev 到底想解决什么问题Simon Willison 这个名字,只要你在 LLM 应用开发这个圈子里待过一阵,大概率不会陌生。他是 Datasette 的作者,也是最早一批把大语言模型当成“可编程组件”而不是“聊…
阅读更多 →开头做过几年数据库设计和开发的朋友,十有八九都有过这样的经历:刚入职时信心满满地设计表结构,结果数据量一上来,到处是重复数据、统计口径乱七八糟、更新一条记录要改好几个地方,被业务方和领导轮番吐槽。回头复盘&a…
阅读更多 →1. 项目整体设计与技术选型1.1 核心需求拆解:健身管理到底管什么先说个结论:很多人听到“健身管理系统”第一反应是“做个课程表加个预约功能”,这个理解太浅了。真正跑过业务的人会告诉你,健身管理的核心痛点有三个:会…
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 →