【AI驱动】 文章介绍了Markdown与AI结合的效率优势，强调Markdown作为轻量级标记语言，因其简洁的语法和跨平台的通用性，在AI时代显得尤为重要。Markdown帮助AI理解文本结构，适用于生成结构化文档、技术文档和学习笔记。熟练使用Markdown可以提升工作效率，特别是在文档协作、笔记管理和内容创作中。通过这篇指南，读者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在与AI大模型的协作中有效运用这一工具。

【AI驱动】 本文介绍了使用DeepSeek工具结合Drawio和SVG生成软件功能架构图的方法。通过与AI工具的交互，不断调整提示语模板，生成符合需求的架构图。文章中提供了两种方法的示例：DeepSeek生成Drawio的XML文件和直接生成SVG代码。调整提示语约束是实现预期结果的关键，这种方法不仅适用于功能架构图，还可以应用于其他类型的架构图绘制。此方法的优势在于生成的SVG文件可以直接在浏览器中运行并进行修改。

【AI驱动】 本文探讨如何使用Playwright与DeepSeek使AI理解动态网站页面内容并自动定位元素。文章分析了动态页面挑战及大语言模型的局限性，提出三种解决方案：人工描述页面功能、抓取HTML源码输入、录制用户操作流并优化。这些方法旨在提升自动化测试效率与代码质量，适用于不同复杂程度的场景。未来技术进步可能让AI直接理解页面。

【AI驱动】 Manus在内测阶段以其自动化操作吸引众多关注，但邀请码难求。Flowith作为其平替，由国内团队开发，提供画布式交互和多线程思维，重新定义人类与AI协作。通过案例对比，Flowith界面美观，交互体验优于Manus。Flowith提供多种模式和模型选择，并支持知识花园功能。Oracle模式自动规划任务，生成高质量结果。Flow模式允许多AI协作生成内容。使用教程展示了如何生成心情记录网页，推荐试用Flowith以体验类似于Manus的功能。

【AI驱动】 这篇文章详细介绍了Deepseek-r1 671B满血版的生产级部署过程。作者在春节准备旅游时被Deepseek吸引，因而投入精力进行模型部署。文中涵盖了从模型文件下载、服务器和显卡准备，到推理引擎选择和网络配置等多个步骤。作者使用了H100显卡并提到网络带宽是推理速度的关键限制因素，建议使用Infiniband网络来提升性能。文章最后分享了一些部署中的常见问题和解决方案，并计划下一步进行性能测试和优化。

【AI驱动】 本文介绍了在2台8 * H100 80G上部署Deepseek-r1 671B后的问题及优化措施。尽管VLLM V1引擎强大，但因不支持Deepseek，作者退回V0版本，并发现处理长上下文时出现降速问题。通过转向SGLang引擎，解决了降速问题，提升了生成速度。在压测中，发现TTFT和吞吐量在不同并发下的变化，指出了参数优化的潜在方向。未来计划继续优化系统性能，同时欢迎技术交流与反馈。

【AI驱动】 本文探讨了LLM与TextIn文档解析技术的结合应用，分析了现有大模型在文档解析中的挑战，如图像处理、版面分析、内容识别和语义理解的难题。TextIn通过其强大的技术实力，提供了精准的文档解析解决方案，使文档信息能够快速、准确地转化为计算机可处理的格式，并与LLM结合进行深层次的内容分析和任务处理。通过TextIn和LLM的结合，可以实现对复杂文档的高效解析和信息提取，提升文档处理能力。

【AI驱动】 TorchCodec是一个用于PyTorch的视频解码库，可以将视频解码为PyTorch张量，用于机器学习模型的训练和推断。该库支持CPU和GPU解码，提供简单易用的接口。用户需先安装PyTorch和FFmpeg，然后通过pip安装TorchCodec。解码后的视频帧默认形状为(N, C, H, W)，可通过参数调整顺序。详细使用方法和示例可参见其官方文档。

【AI驱动】 本文探讨了AI技术在知识产业中的应用，特别是结合RAGFlow、知识图谱和Deepseek的实践。传统RAG在知识库搭建中存在诸多缺陷，如知识结构空心化和逻辑推理断裂。引入知识图谱能捕捉复杂关系并支持语义推理，提升答案生成的准确性。实践中，RAGFlow结合GraphRAG框架重构，支持多种LLM平台配置，强调知识库和图谱的系统性构建，以实现更智能的AI助手功能。

【AI驱动】 这篇笔记梳理了在Windows 11上安装和配置PyTorch的GPU版，包括使用CUDA 12.4、Anaconda和PyCharm等工具。首先介绍了各软件的关系，Anaconda用于创建虚拟环境，CUDA驱动和库用于GPU加速。安装步骤涵盖Anaconda下载与安装、环境变量配置以及CUDA的准备工作。笔记还包括如何检查电脑是否有NVIDIA GPU，以确保PyTorch的GPU版本可用。详细步骤和注意事项旨在帮助用户顺利完成安装和配置。

【AI驱动】 本文介绍了 DeepSeek 的使用技巧和优势，强调其在 AI 领域的突破性进展。作者分享了如何高效使用 DeepSeek 的方法，包括确保启用关键功能按钮以提升性能、摒弃传统的长篇提示词模板并采用简洁的零样本提示词、通过“说人话”指令让模型输出更通俗易懂、利用风格改写功能以不同风格重写内容，以及通过创意小说功能展现其对文化背景和历史细节的深刻理解。文章还提到 DeepSeek 在美区 AppStore 登顶的历史性时刻，展现了其在 AI 领域的领先地位。作者呼吁读者尝试 DeepSeek 的强大功能，并分享使用感受。

【AI驱动】 QwQ-32B 推理模型已发布并开源，支持通过阿里云平台以两种方式一键部署：应用模板和模型服务。用户可选择基于模板创建项目和部署，也可以使用 API 形式接入业务应用。QwQ-32B 在多项能力测试中表现优异，性能比肩更大规模模型，适用于数学、编程等任务。使用阿里云 CAP 平台，用户可以在数分钟内完成部署并验证模型功能，同时可选择在第三方平台进行调用和应用。

【AI驱动】 这篇文章介绍了如何通过使用Cursor和Sealos的Devbox工具，在一天内快速创建并部署一个高仿苹果官网的网站。作者详细描述了利用这些工具进行开发的过程，强调了无需手动编写代码的便捷性。通过使用Cursor进行代码生成和Devbox进行环境配置和部署，作者实现了网站的快速上线，展示了大模型AI在编程辅助中的强大能力和潜力。

【AI驱动】 Devbox 是一款高效的云端开发工具，通过简化环境配置和自动部署，提高开发效率。它支持多种技术栈，适用于微服务开发、Web 开发、远程团队协作、开源应用二次开发及教学等场景。用户无需编写 Dockerfile 或 Kubernetes 编排文件即可将代码部署到生产环境。Devbox 提供了一键创建和管理开发环境的能力，减少了开发者在配置方面的负担，让其能够专注于代码创作。

【AI驱动】 Cursor 0.46 版本带来了 Claude 3.7 和 MCP（Model Context Protocol）两大重磅更新，显著提升了编程效率和功能体验。Claude 3.7 在编程能力上超越了前代版本，尤其在图形支持方面表现出色，能够快速将设计图转化为代码，且还原度极高。此外，Cursor 集成了 MCP 功能，通过这一协议，用户可以更便捷地调用本地数据库和外部 API，让 AI 更精准地理解用户需求。文章还介绍了如何通过删除账号并重新注册的方式继续免费使用 Cursor，以及对产品经理和小白用户的利好，使得仅凭创意即可快速生成产品原型。