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- @weixin_74181752
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大模型：从基座构建到应用落地--预训练与后训练及个人解析-2025.6
探讨大模型预训练与后训练（包括微调和各类应用策略）的原理、成本、技术挑战与优势，为读者构建一个尽量全面的技术图景，结合当前行业趋势，为读者提供一个参考。
Reinforcement Learning for VLA(强化学习+VLA)
本文探讨了强化学习（RL）与视觉-语言-动作（VLA）模型结合的机器人操控系统。
OpenArm开源项目总结（移植lerobot框架）
本项目将开源机械臂OpenArm适配到LeRobot框架，实现了双臂遥操作和视觉语言动作(VLA)数据采集功能。
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联邦学习研究方向及论文推荐（二）
第二篇联邦学习论文推荐。
【记录】为ubuntu系统安装显卡驱动后掉网卡驱动
分析解决Ubuntu系统安装NVIDIA显卡驱动后可能出现网卡驱动丢失问题
大模型的分词器——算法及示例
分词是自然语言处理的基础技术，将文本分割为离散单元（如单词、子词或字符）。主流方法包括词级、字符级和子词分词，其中子词分词（如BPE、WordPiece）通过拆分单词平衡了词汇表大小与序列长度。BPE通过频次合并字符对构建词汇表，WordPiece则基于互信息分数优化合并策略。这些方法解决了未知词汇问题，提升了模型效率，广泛应用于GPT、BERT等大型语言模型。分词器的选择需考虑任务需求（单语言/
Reinforcement Learning for VLA(强化学习+VLA)
本文探讨了强化学习（RL）与视觉-语言-动作（VLA）模型结合的机器人操控系统。