如图所示，模型推理完成得到的答案是 9，而正确答案是 27。这种 “中间答案” 尽管并不完整和精确，但它们在一定程度上可以代表模型在当前的思考过程，比如两条推理路径得出的中间答案是一样的，我们则可以认为这两条推理路径目前解题的思路和进度是类似的。除此之外，这位拥有超过 33.5 万引用的大佬还是统计学习领域著名的 Vapnik–Chervonenkis 理论的提出者之一 —— 是的，这个理论就是以

在记忆调度与管理层，MemOS 提出了记忆调度的全新范式，支持基于上下文的 「下一场景预测」，可以在模型生成时提前加载潜在需要的记忆片段，显著降低响应延迟、提升推理效率。另外，我们也看到了一批关注 AI 记忆的创业公司的诞生，包括提出了 MemGPT 的 Letta AI、提出了 AI 的记忆操作系统 MemOS 的记忆张量（上海）科技有限公司以及我们前段时间报道过的提出了拥有一定的原生记忆能力的

针对这个问题一直以来，也有非常多的工作在探索加速扩散模型的方法。RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models 主要是针对图像修复(image inpainting)任务而提出的，它的做法其实与 SDEdit 的 editing with mask(如前面的 Algorithm 3)相似，输入除了参考图像以外还有

STM32F103系列有3个ADC，精度为12位，每个ADC最多有16个外部通道。其中ADC1和ADC2都有16个外部通道，ADC3一般有8个外部通道，各通道的A/D转换可以单次、连续、扫描或间断执行，ADC转换的结果可以左对齐或右对齐储存在16位数据寄存器中。ADC的输入时钟不得超过14MHz，其时钟频率由PCLK2分频产生。

单片机MCU中的加密通道,使用各种的加密通道, http / tcp / mqtt 等。可能不在重复发了 ~~ 请看链接吧~~~

DMA用来提供在外设和存储器之间或者存储器和存储器之间的高速数据传输。无须CPU的干预，通过DMA数据可以快速地移动。这就节省了CPU的资源来做其他操作。

随着互联网技术的发展，信息搜索变得日益重要；高效的检索、评估、筛选和管理信息资源已成为必备技能。传统搜索引擎往往难以准确把握复杂的人类意图，因此获取最终答案常常耗时费力。近年来，大型语言模型（LLMs）在语言理解与生成方面表现突出，但在获取外部知识和最新信息上仍存在局限。

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/12386438又发现了一个赶紧搬过来说说 勿怪啊发现大佬太多 好多人瞬间做个这个 膜拜~ 本人做一些工业检测 会用到 所以关注一下~~ 但还没来及测试~QueryDet，级联稀疏query加速高分辨率下的小目标检测论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136代码（已开源）：https://g

本文分享了60多个实用的VSCode插件推荐，分为优化外观、功能扩展、提升编码效率、代码格式化等类别，帮助开发者提高工作效率和体验。同时介绍了清华大学NLP实验室提出的强化学习新方法RLPR，该技术突破通用领域推理瓶颈，无需验证器即可实现高质量奖励生成。此外，谷歌开源了新型端侧多模态模型Gemma3n，采用创新架构设计，仅需2GB内存即可运行，性能达到100亿参数内最佳水平。

拿经典的人脸检测任务了一把，怼上各种合理的，不合理的操作之后。我们的网络性能较之前在wider face hard上提升了5个点（这里是在yolov5原版的基础上提升的，但是可能和我用的是小模型，加上hard数据比较难导致的，不一定有代表意义）。模型大概就是一个朴实无华的mini vgg + fpn，没有反卷积，3个输出层，每个点输出一个Anchor，整体结构非常清新。在224X224分辨率下大概