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posted @ 2021-01-20 16:03
Xu_Lin
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DeepSeek Harness (dsh) 项目深度分析报告 分析日期: 2026-08-13 仓库路径: ~/PycharmProjects/deepseek-harness 版本: 0.1.0-rc.5 目录 项目定位与总览 仓库布局与工程体系 核心架构：Cordis 全插件框架 Core 包 阅读全文
posted @ 2026-08-14 00:03
Xu_Lin
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DeepSeek Harness初体验 npm i @deepseek-ai/dsh 如果出现下面这个错误 (base) gatilin@gatilindeMacBook-Pro-2 ~ % npm i @deepseek-ai/dsh npm warn EBADENGINE Unsupported 阅读全文
posted @ 2026-08-13 23:40
Xu_Lin
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从 0.1× 到 3.0×：模型积分越贵，性能就一定越好吗？ 基于平台模型列表与公开基准测试，对 18 个模型的积分消耗、性能层级和适用场景进行分析。 数据日期：2026 年 8 月 8 日 先说结论 模型的积分消耗和性能总体上存在正相关，但远不是“积分翻倍，性能也翻倍”。 更准确地说： 高积分通常 阅读全文
posted @ 2026-08-08 21:16
Xu_Lin
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curl -fsSL https://finnie-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/octop/install.sh | bash octop run 阅读全文
posted @ 2026-08-02 01:03
Xu_Lin
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从 CLIP 到通用视觉感知底座：Text–Image Pretraining 的范式演进与 2026 年最新进展 过去几年，多模态模型的发展速度非常快。 从 CLIP 开始，研究者第一次证明：不依赖固定类别标签，只需要利用互联网上的大规模图像—文本对，就可以训练出具备开放词汇识别、跨模态检索和零样 阅读全文
posted @ 2026-07-31 17:59
Xu_Lin
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SparkLM 192M 公平性修正消融实验报告 生成时间: 2026-07-14 完成度: 36/36 组实验全部完成（12 配置 × 3 seeds） 训练规模: ~113M 参数级（Attention 110-134M / MoE 142-150M） 数据集: TinyStories 中英文合 阅读全文
posted @ 2026-07-14 10:54
Xu_Lin
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SparkLM 31M → 192M 规模化验证深度报告 生成时间：2026-07-09 训练规模：31M（2000 steps × 35 configs）→ 192M（5000 steps × 12 configs） 实际参数量：31M 级（27-49M）→ 192M 级（110-362M） 数据 阅读全文
posted @ 2026-07-09 11:48
Xu_Lin
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SparkLM 完整技术报告：创新贡献、源码架构与消融实验 ~49K LOC · 620 tests · 31M–34B 多尺度预设 · 35 配置消融实验 · 2026-07-06 目录 项目全景概览 原始创新模块（5 项） 工程系统贡献（6 项） 核心源码架构分析 模型架构图解 31M 全配置消 阅读全文
posted @ 2026-07-07 17:52
Xu_Lin
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SparkLM 模型架构文档 SparkLM-31M · Dense + MoE + MTP + MLA/GQA/SAHA + ECKVC + CRS 全组件架构总览 目录 图 1 · 整体架构总览 图 2 · MLA (Multi-head Latent Attention) 内部结构 图 3 · 阅读全文
posted @ 2026-07-07 02:05
Xu_Lin
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SparkLM 31M 全配置消融实验深度分析报告 数据集：TinyStories 中英文混合 (1.6 GB, ~1.6B tokens) | Tokenizer：SimpleTokenizer (byte-fallback 中文支持) 训练：2000 steps × batch=32 × seq 阅读全文
posted @ 2026-07-06 23:52
Xu_Lin
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OpenSeek-100B 预训练数据集分布分析报告 数据集: BAAI/OpenSeek-Pretrain-100B 版本: v1.0 基础来源: CCI4.0-M2 v1 报告日期: 2025-07-05 数据规模: 79 个条目 | 109.73B Tokens | 11 大 Domain 目 阅读全文
posted @ 2026-07-05 19:09
Xu_Lin
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The Cauldron 数据集分布分析报告 数据集: HuggingFaceM4/the_cauldron 用途: Idefics2 视觉-语言模型微调训练数据 报告日期: 2025-07-05 数据集规模: 50 个子数据集 | 1,880,992 样本 | 424.6 GB 目录 执行摘要 数 阅读全文
posted @ 2026-07-05 18:35
Xu_Lin
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原生 Native 多模态 Agentic AI 深度专题调研报告 (2024-2026) 1. 执行摘要 2024 至 2026 年，人工智能领域最深刻的架构变革之一，是多模态系统从"模块化拼接"向"原生一体化"的范式转移。原生多模态（Native Multimodal）Agentic AI 摒弃 阅读全文
posted @ 2026-05-29 15:37
Xu_Lin
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Codex 安装与配置指南 OpenAI Codex 完整使用说明书 概述 本指南将引导您完成 Codex 的注册、安装与配置全流程，分为以下三个主要步骤： 注册账号并获取 API 密钥 安装 Codex 命令行工具 配置 Codex 连接自定义服务 ⚠️ 提示：如果您已安装 Codex，可跳过第二 阅读全文
posted @ 2026-05-11 23:58
Xu_Lin
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YOLO十年进化：从速度与激情到未来与前沿 YOLO十年进化：从速度与激情到未来与前沿 一、YOLO十年进化全景速览 自2015年YOLOv1横空出世，将目标检测重塑为单一的回归问题并首次实现真正的实时性能以来，YOLO系列模型开启了一段持续十年、波澜壮阔的技术演进之旅。这段旅程并非简单的版本迭加， 阅读全文
posted @ 2026-04-28 16:33
Xu_Lin
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在参数高效微调（PEFT）领域，LoRA 及其衍生方法通过低秩矩阵分解大幅降低了大模型微调成本。LoRA 是基础方法，以低秩乘积逼近权重更新，简单高效；LoHA 与 LoKr 分别利用 Hadamard 积与 Kronecker 积重构更新矩阵，在相同参数量下获得更高的理论秩；DoRA 将权重分解为 阅读全文
posted @ 2026-04-28 16:16
Xu_Lin
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从DeekSeek V3到V4：技术路线演进、性能提升与创新突破 一、DeepSeek-V3 核心架构与训练策略 DeepSeek-V3 是一个拥有 671B（6710亿） 总参数的混合专家（MoE）模型，其核心设计遵循 高总参、低激活 的经济高效原则，每个 Token 仅激活 37B（370亿） 阅读全文
posted @ 2026-04-24 15:41
Xu_Lin
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其他 待更新 LLamafactory贡献 https://github.com/hiyouga/LlamaFactory/releases/tag/v0.9.4 以上 阅读全文
posted @ 2026-01-01 00:49
Xu_Lin
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环境与设备配置：H20*8(96G) MODEL_ID=Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct MODEL_NAME=Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --mode 阅读全文
posted @ 2025-10-11 18:29
Xu_Lin
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