本文以2025国际大数据竞赛为例，探讨了拍照识题与解题的技术方案。比赛要求通过手机拍摄的数学题目照片进行自动解题，涉及小学至大学不同难度的选择题、填空题等题型。文章重点分析了OCR+LLM和多模态大模型两种技术路线的优劣，并针对数据稀缺、题型多样、图文混排等挑战，提出了包括数据增强、多模态融合、模型优化等解决方案。特别推荐Qwen2.5-VL-3B-Instruct多模态模型，通过视觉-语言联合训

Claude是Anthropic推出的专注于安全性与工程可靠性的AI语言模型系列，包含Opus、Sonnet和Haiku三个层级模型，分别针对不同复杂度任务。其计费基于token，代码场景token消耗较大。 Claude Code是Claude的官方命令行工具，提供代码理解、Git变更分析、多轮交互等核心能力，支持CLI命令式和REPL交互式两种使用模式。安装需Node.js环境，在VSCode

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本文介绍了大模型训练的完整流程，包括预训练、微调和后训练三个阶段。预训练阶段利用大规模无标注数据建立基础语言理解能力，微调阶段使用标注数据适配具体任务，后训练阶段通过SFT、RLHF等方法提升模型对齐能力和实用性。文章还详细介绍了Hugging Face生态系统及其核心组件，特别是accelerate框架如何简化分布式训练。最后提供了模型加载的API总览，涵盖从基本加载到高级配置的多种方法。整个训

走方格的方案数（python）

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静态库（.lib）和动态链接库（.dll）是在Visual Studio（VS）中开发和构建应用程序时使用的两种不同类型的库文件，它们在应用程序开发中有不同的用途和特性。