【AI驅(qū)動】 本文介紹了使用DeepSeek工具結(jié)合Drawio和SVG生成軟件功能架構(gòu)圖的方法。通過與AI工具的交互，不斷調(diào)整提示語模板，生成符合需求的架構(gòu)圖。文章中提供了兩種方法的示例：DeepSeek生成Drawio的XML文件和直接生成SVG代碼。調(diào)整提示語約束是實現(xiàn)預期結(jié)果的關(guān)鍵，這種方法不僅適用于功能架構(gòu)圖，還可以應用于其他類型的架構(gòu)圖繪制。此方法的優(yōu)勢在于生成的SVG文件可以直接在瀏覽器中運行并進行修改。

【AI驅(qū)動】 本文探討如何使用Playwright與DeepSeek使AI理解動態(tài)網(wǎng)站頁面內(nèi)容并自動定位元素。文章分析了動態(tài)頁面挑戰(zhàn)及大語言模型的局限性，提出三種解決方案：人工描述頁面功能、抓取HTML源碼輸入、錄制用戶操作流并優(yōu)化。這些方法旨在提升自動化測試效率與代碼質(zhì)量，適用于不同復雜程度的場景。未來技術(shù)進步可能讓AI直接理解頁面。

【AI驅(qū)動】 Manus在內(nèi)測階段以其自動化操作吸引眾多關(guān)注，但邀請碼難求。Flowith作為其平替，由國內(nèi)團隊開發(fā)，提供畫布式交互和多線程思維，重新定義人類與AI協(xié)作。通過案例對比，F(xiàn)lowith界面美觀，交互體驗優(yōu)于Manus。Flowith提供多種模式和模型選擇，并支持知識花園功能。Oracle模式自動規(guī)劃任務，生成高質(zhì)量結(jié)果。Flow模式允許多AI協(xié)作生成內(nèi)容。使用教程展示了如何生成心情記錄網(wǎng)頁，推薦試用Flowith以體驗類似于Manus的功能。

【AI驅(qū)動】 這篇文章詳細介紹了Deepseek-r1 671B滿血版的生產(chǎn)級部署過程。作者在春節(jié)準備旅游時被Deepseek吸引，因而投入精力進行模型部署。文中涵蓋了從模型文件下載、服務器和顯卡準備，到推理引擎選擇和網(wǎng)絡(luò)配置等多個步驟。作者使用了H100顯卡并提到網(wǎng)絡(luò)帶寬是推理速度的關(guān)鍵限制因素，建議使用Infiniband網(wǎng)絡(luò)來提升性能。文章最后分享了一些部署中的常見問題和解決方案，并計劃下一步進行性能測試和優(yōu)化。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了在2臺8 * H100 80G上部署Deepseek-r1 671B后的問題及優(yōu)化措施。盡管VLLM V1引擎強大，但因不支持Deepseek，作者退回V0版本，并發(fā)現(xiàn)處理長上下文時出現(xiàn)降速問題。通過轉(zhuǎn)向SGLang引擎，解決了降速問題，提升了生成速度。在壓測中，發(fā)現(xiàn)TTFT和吞吐量在不同并發(fā)下的變化，指出了參數(shù)優(yōu)化的潛在方向。未來計劃繼續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)性能，同時歡迎技術(shù)交流與反饋。

【AI驅(qū)動】 本文探討了LLM與TextIn文檔解析技術(shù)的結(jié)合應用，分析了現(xiàn)有大模型在文檔解析中的挑戰(zhàn)，如圖像處理、版面分析、內(nèi)容識別和語義理解的難題。TextIn通過其強大的技術(shù)實力，提供了精準的文檔解析解決方案，使文檔信息能夠快速、準確地轉(zhuǎn)化為計算機可處理的格式，并與LLM結(jié)合進行深層次的內(nèi)容分析和任務處理。通過TextIn和LLM的結(jié)合，可以實現(xiàn)對復雜文檔的高效解析和信息提取，提升文檔處理能力。

【AI驅(qū)動】 TorchCodec是一個用于PyTorch的視頻解碼庫，可以將視頻解碼為PyTorch張量，用于機器學習模型的訓練和推斷。該庫支持CPU和GPU解碼，提供簡單易用的接口。用戶需先安裝PyTorch和FFmpeg，然后通過pip安裝TorchCodec。解碼后的視頻幀默認形狀為(N, C, H, W)，可通過參數(shù)調(diào)整順序。詳細使用方法和示例可參見其官方文檔。

【AI驅(qū)動】 本文探討了AI技術(shù)在知識產(chǎn)業(yè)中的應用，特別是結(jié)合RAGFlow、知識圖譜和Deepseek的實踐。傳統(tǒng)RAG在知識庫搭建中存在諸多缺陷，如知識結(jié)構(gòu)空心化和邏輯推理斷裂。引入知識圖譜能捕捉復雜關(guān)系并支持語義推理，提升答案生成的準確性。實踐中，RAGFlow結(jié)合GraphRAG框架重構(gòu)，支持多種LLM平臺配置，強調(diào)知識庫和圖譜的系統(tǒng)性構(gòu)建，以實現(xiàn)更智能的AI助手功能。

【AI驅(qū)動】 這篇筆記梳理了在Windows 11上安裝和配置PyTorch的GPU版，包括使用CUDA 12.4、Anaconda和PyCharm等工具。首先介紹了各軟件的關(guān)系，Anaconda用于創(chuàng)建虛擬環(huán)境，CUDA驅(qū)動和庫用于GPU加速。安裝步驟涵蓋Anaconda下載與安裝、環(huán)境變量配置以及CUDA的準備工作。筆記還包括如何檢查電腦是否有NVIDIA GPU，以確保PyTorch的GPU版本可用。詳細步驟和注意事項旨在幫助用戶順利完成安裝和配置。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了 DeepSeek 的使用技巧和優(yōu)勢，強調(diào)其在 AI 領(lǐng)域的突破性進展。作者分享了如何高效使用 DeepSeek 的方法，包括確保啟用關(guān)鍵功能按鈕以提升性能、摒棄傳統(tǒng)的長篇提示詞模板并采用簡潔的零樣本提示詞、通過“說人話”指令讓模型輸出更通俗易懂、利用風格改寫功能以不同風格重寫內(nèi)容，以及通過創(chuàng)意小說功能展現(xiàn)其對文化背景和歷史細節(jié)的深刻理解。文章還提到 DeepSeek 在美區(qū) AppStore 登頂?shù)臍v史性時刻，展現(xiàn)了其在 AI 領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。作者呼吁讀者嘗試 DeepSeek 的強大功能，并分享使用感受。

【AI驅(qū)動】 QwQ-32B 推理模型已發(fā)布并開源，支持通過阿里云平臺以兩種方式一鍵部署：應用模板和模型服務。用戶可選擇基于模板創(chuàng)建項目和部署，也可以使用 API 形式接入業(yè)務應用。QwQ-32B 在多項能力測試中表現(xiàn)優(yōu)異，性能比肩更大規(guī)模模型，適用于數(shù)學、編程等任務。使用阿里云 CAP 平臺，用戶可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成部署并驗證模型功能，同時可選擇在第三方平臺進行調(diào)用和應用。

【AI驅(qū)動】 這篇文章介紹了如何通過使用Cursor和Sealos的Devbox工具，在一天內(nèi)快速創(chuàng)建并部署一個高仿蘋果官網(wǎng)的網(wǎng)站。作者詳細描述了利用這些工具進行開發(fā)的過程，強調(diào)了無需手動編寫代碼的便捷性。通過使用Cursor進行代碼生成和Devbox進行環(huán)境配置和部署，作者實現(xiàn)了網(wǎng)站的快速上線，展示了大模型AI在編程輔助中的強大能力和潛力。

【AI驅(qū)動】 Devbox 是一款高效的云端開發(fā)工具，通過簡化環(huán)境配置和自動部署，提高開發(fā)效率。它支持多種技術(shù)棧，適用于微服務開發(fā)、Web 開發(fā)、遠程團隊協(xié)作、開源應用二次開發(fā)及教學等場景。用戶無需編寫 Dockerfile 或 Kubernetes 編排文件即可將代碼部署到生產(chǎn)環(huán)境。Devbox 提供了一鍵創(chuàng)建和管理開發(fā)環(huán)境的能力，減少了開發(fā)者在配置方面的負擔，讓其能夠?qū)Ｗ⒂诖a創(chuàng)作。

【AI驅(qū)動】 Cursor 0.46 版本帶來了 Claude 3.7 和 MCP（Model Context Protocol）兩大重磅更新，顯著提升了編程效率和功能體驗。Claude 3.7 在編程能力上超越了前代版本，尤其在圖形支持方面表現(xiàn)出色，能夠快速將設(shè)計圖轉(zhuǎn)化為代碼，且還原度極高。此外，Cursor 集成了 MCP 功能，通過這一協(xié)議，用戶可以更便捷地調(diào)用本地數(shù)據(jù)庫和外部 API，讓 AI 更精準地理解用戶需求。文章還介紹了如何通過刪除賬號并重新注冊的方式繼續(xù)免費使用 Cursor，以及對產(chǎn)品經(jīng)理和小白用戶的利好，使得僅憑創(chuàng)意即可快速生成產(chǎn)品原型。

【AI驅(qū)動】 作為一款“全能 AI 智能體”，Manus 能夠獨立完成從簡單查詢到復雜項目的各種任務，無需用戶持續(xù)介入。用戶只需給出簡單的指令，無需具備 AI 專業(yè)知識，便能獲得優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。 “一觸即解決所有問題”的設(shè)計理念，讓 Manus 在傳統(tǒng) AI 操作流程中脫穎而出，極大地降低了普通用戶的操作門檻。 在這股熱潮的推動下，眾多開源 Manus 項目如春筍般涌現(xiàn)。今天，就讓我們來一探5大充滿趣味的開源項目及其學習資源。