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Revit 200+新功能之“类型材质批量修改”，类型材质参数族属性批量更新📌 功能简介该功能用于批量修改 Revit 中同一类别的构件族类型的材质参数。通过选择一个构件作为“材质模板”，插件自动提取其族类型中所有可修改的材质参数，并弹出窗口供用户选择并设置材质值，最终将设置内容应用到所有相同族类型上。

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收藏夹救星！把 1000+ 灰尘链接变成你的知识资产你是不是也有过这样的经历：📱 收藏夹已经999+，但从来没翻过第二页🌐 浏览器收藏夹里躺着500+个标签，想找的时候根本找不到

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Gemini初体验Gemini的学生优惠实在是太诱人了，我在这个过程中遇到两个问题，第一个就是学生认证，第二个就是美国邮编的卡号。国内的大学通过不了认证。后来研究了几个小时，通过了。登上了之后，我第一个弄得就是圆球手势跟随，随着手掌的握紧和张开，圆球会慢慢缩聚和释放。

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解决OSError: No space left... 给DeepSeek Agent装上无限云硬盘🛑 事故现场：当 GitHub 榜首项目撑爆服务器 DeepSeek V3.2 的 API 刚开放，GitHub 上那个 30k Star 的“全自动打工 Agent”项目（为了不引战，这里称之为 Auto-Agent-X）就火了。我看文档说它能“全自动爬取竞品网站并生成分析报告”，于是兴奋地在一台 2核4G、50G 硬盘的云主机上部署了它，扔给它 50 个目标 URL，打算让它跑一晚上。结果第二天早上，我连 SSH 都登不上去了。控制台监控显示：磁盘使用率 100%，内存溢出 (OOM) 导致进

DeepSeek-Math-V2：自验证数学推理大模型（论文详解）DeepSeekMath-V2 是由 DeepSeek-AI 开发的、面向自验证数学推理的大语言模型，它针对传统基于最终答案奖励的强化学习（RL）在数学推理中存在 “正确答案不代表正确推理” 及无法适配定理证明的局限性，通过训练准确且可信的验证器（含元验证机制以减少虚假问题识别）和以验证器为奖励模型的证明生成器（结合自验证实现迭代优化），构建 “验证器 - 生成器” 协同循环（生成器推动验证器处理更难证明，验证器通过扩展计算自动标注数据提升自身），最终在竞赛中表现优异：在IMO 2025和CMO 2024

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Solon AI 开发学习19 - 结合 Solon Flow 实现 ReAct 效果Solon Flow 是一个通用流程编排引擎，采用 yaml 或 json 配置。下面演示 solon-ai 和 solon-flow 演示一个人机交互的 RcAct 效果。

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LangChain + DeepResearch 实战：从 0 到 1 构建深度研究智能体（附源码）随着 Manus、Claude Code 以及 Deep Research 等应用的爆火，其背后的核心技术——深层代理（Deep Agents）正在成为 AI 领域的新焦点。

你真的可爱呀

对接deepseek（全面版）【前端写全局图标和对话框】前提：技术栈：vue3+ant组件库前端实现功能：全局图标点击和拖拽吸附侧边功能。点击图标弹出对话框，对话框支持自由拖拽和调节大小。对话框中实现基础问答，复制答案，会话整理等。后端接口实现：对话标题修改，对话内容返回等等。

英伟达推出CUDA 13.1版本，DeepSeek V3到V3.2技术演进全解析1. 英伟达发布革命性CUDA Tile模型，Python代码性能匹敌C++ 英伟达推出CUDA 13.1版本，引入全新的CUDA Tile编程模型，允许开发者用15行Python代码实现GPU内核编程，性能可媲美200行手动优化的CUDA C++代码。这一变革将GPU编程从传统的线程级管理提升至瓦片（Tile）级抽象，大幅降低开发门槛，但也被行业质疑可能削弱CUDA的生态壁垒，因为Tile模型更易移植到其他硬件平台。此次更新重点支持Blackwell架构，未来将扩展至更多GPU代际。博客： https

DeepSeek时代的Large-scale LLM推理2025年底DeepSeek V3发布炸场，几乎为业界之后的LLM优化方向定了调，尤其是大规模推理优化方面。去年快年底时对LLM的推理优化技术做过一个简单的总结：《LLM时代中的AI推理优化》，现在看来已有很多变化。在DeepSeek V3问世快一年之际，这里简单整理总结一下业界与之相关的推理优化技术。

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Solon AI 开发学习18 - generate - 生成示例参考GenerateModel 是非常自由的一个接口，本质是组装一个 http post 请求，并尝试解析响应内容。但仍然有大量的 ai 模型无法覆盖（花样太多了），可使用 HttpUtils 直接请求。

【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的水体污染检测系统（详细介绍）本系统功能强大！支持对引起水体污染（废弃物、废弃船、水污染、漂浮物）的目标进行检测，支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估，欢迎了解！

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大模型应用开发(九)_LangChain提示词模板提示词工程的基石：LangChain 提示词模板的艺术与实践在 LLM 应用开发中，提示词（Prompt）是核心。但如果直接将提示词硬编码在代码中，会导致代码混乱、难以维护、不易优化。

【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的输电隐患检测系统（详细介绍）本系统功能强大！支持对输电隐患（气球、鸟巢、风筝、垃圾）进行目标检测，支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估，欢迎了解！

DeepSeek V3.1 的推理解析之前仔细学习过大模型的推理解析，但只是针对通用的早期大模型，并没有针对目前流行的MoE的在模型的推理进行解析。比如：DeepSeek。也就是针对通用的早期Transformer架构进行了学习。

基于 DeepSeek V3.2 的 Native Agent 实践指南，真香DeepSeek V3.2 发布了，除了模型能力本身的提升之外，最值得关注的是原生支持的“思考时调用工具”的机制。DeepSeek 体现了非常好的工程师审美，对于“思考时调用工具”的 API 设计是非常优雅的。

Unsloth高效微调实战：基于DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B与医疗R1数据SFTTrainer（来自 trl 库）：提供监督微调（SFT）和强化学习（RLHF）相关的功能，主要用于有监督微调（Supervised Fine-Tuning），适用于 LoRA 等低秩适配微调方式。

【AI加持】基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的结核杆菌检测系统（详细介绍）本系统功能强大！支持对结核杆菌进行目标检测，支持多种数据数据源输入并且接入了AI实现了对当前分析结果的评估，欢迎了解！

说人话，查数据：构建一个自然语言驱动的 SQLite 后台AI First 时代：用自然语言操作数据库，让非技术人员也能“写”SQL“未来，开发能力将不再局限于程序员。”——在大语言模型（LLM）的赋能下，这一设想正加速落地。

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全网最通俗易懂DeepSeek-Math-V2与DeepSeek-V3.2核心知识点解析笔者文章架构大突破! DeepSeek-V3.2发布，五分钟速通DeepSeek-V3.2核心特性为大家系统剖析了DeepSeek-V3.2 实验版的核心特性，并重点解读了其开创性提出的一项全新的技术 DeepSeek Sparse Attention（DeepSeek稀疏注意力机制），简称DSA。