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原创 AI Agent 也搞不定的“最后一公里”：为什么交付还得靠人？

它会把你长篇大论压缩成它觉得重要的东西。你最在意的那句“这点千万别搞错”，可能被它压成了背景噪声，像你在群里发了一段长语音，结果同事只记住了“嗯嗯好的”。AI 最擅长的是把内容“写出来”。但你真正需要的通常是把内容“做成能用的”。最后一公里包含什么？校核：有没有事实错误、逻辑漏洞？整理：结构是否清晰、是否符合受众口味？补充：补上关键背景、关键约束、关键经验？决策：最终取舍谁来拍板？这里有个核心问题：很多任务的验收标准不是客观的。“像不像人写的？“够不够高级？“领导会不会皱眉？

原创 将3D CAD 模型结构树转换为图结构，用于训练CAD AI的思路

因此，把 CAD 模型的结构树准确、系统地转换成一个“图结构（Graph）”，是构建 CAD AI 的必经之路。3D CAD 不是一个三角网格文件，它背后包含了完整的设计逻辑：零件如何被约束；特征之间如何依赖；装配体如何关联；操作顺序如何影响几何。但这些信息都以“树结构”存储，看上去是树，但本质不是树，而是一个“有依赖、有引用、有约束”的复杂系统：一个 Sketch 被多个特征引用（多重引用）；一个参数被多个特征使用（共用变量）；一个装配约束作用于多个零件（交叉关系）；

原创 为什么原始CAD格式比STEP更适合训练3D CAD专用的AI模型？

在当下的工业设计中，3D CAD模型是每个产品开发的基础。设计师们通过CAD软件（如SolidWorks、CATIA、NX、Creo等）构建了从零部件到整套系统的模型。然而，随着AI人工智能的快速发展，我们希望越来越多的设计和优化工作交给AI来完成。一个问题随之而来：我们如何利用大量的CAD数据来训练AI模型，使它能够帮助我们？和哪个更适合训练3D CAD专用AI模型？接下来，我们就来详细探讨为什么原始CAD格式更适合用于训练3D CAD专用的AI模型。

原创 训练CAD 3D AI 的方法流程思考

这样做的好处是模型统一，速度快，坏处是丢失拓扑（训练出的模型无法用于特征识别、装配关系理解）。3D 模型格式极其分散：STEP、IGES、Parasolid、Creo、UG、SolidWorks、Catia、JT、FBX、STL……相比图像和文本，CAD 3D 模型的训练有非常特殊的难点：几何表达复杂、拓扑结构严格、各家软件格式不同、参数化历史和特征树难以解析。：可进入“特征级语义”理解（例如孔、倒圆、加强筋、肋板、安装面）。如果修复模型太困难，可增加收集模型的体量，直接抛弃掉有问题的模型。

原创 通过“自动标注 + 人工标注”训练CAD AI的思考

训练 CAD AI，最难的往往不是“模型怎么选”，而是——。在 CAD 场景下，怎么把“人工标记”和“自动标记”结合起来，用最小的人工成本，得到质量足够高的训练数据集，是我们必须要思考的问题。

原创 AI需要学习“约束系统”才能真正理解CAD 3D模型

在所有 CAD 概念里，“几何”与“拓扑”已经被讨论得足够多，但真正决定 CAD 模型是否能被理解、编辑、重构、派生生成的核心能力，往往被忽略——那就是。没有约束系统，AI 看到的永远只是漂亮的三角网格，永远不知道设计师的真正意图。CAD 模型之所以难，是因为它不是“图像”，不是“点云”，不是“网格”。因为所有工程师关心的功能，都依赖“约束系统”，而不是“几何长什么样”。因为生成的是“几何片段”，不是“带约束的 CAD 特征”。CAD 也是：只懂几何，不懂约束，AI 永远无法“讲工程语言”。

原创 为什么AI大模型必须理解“设计意图”，才能真正理解CAD 3D模型？

在 CAD 世界里，真正决定一个零件意义的，是设计背后的“意图”。如果 AI 只看到几何形状，而不懂设计意图，它就像拿到一堆“长得像”的零件，却完全不知道它们“为什么要这样设计、这样加工、这样装配”。

原创 为什么说AI大模型越用越聪明，而不是一开始就很聪明？

并且，这些反馈会成为我们“专有模型配置”的一部分，在我们定义了 Project、偏好、任务模式之后，会被持久化，用来校正模型的推理路径。别人没有你的驱动程序，也没有你的数据，所以他们看不到你看到的那个“专业 GPT”。因为别人没有构建我们的推理路径，也没有基于我们的习惯强化模型。通过不断修正语义，让模型更靠近你的认知结构；我们的真实工作场景，是最有价值的训练数据。通过反馈按钮，让模型强化你偏好的推理路线。通过上下文注入，让模型拥有你的专业体系；通过持续问答，让模型收敛到你的知识域；

原创 AI大模型要理解CAD 3D模型，必须从BREP开始

BREP（Boundary Representation），中文通常翻译为，是当前所有主流 CAD 系统（CATIA、NX、SolidWorks、Creo、Inventor、Fusion360、Onshape…）的核心几何表示方式。BREP 的地位就像是文本的 Unicode；图像的像素矩阵；几何的 NURBS 曲线曲面。是 CAD 模型的最底层构建基础。

原创 为什么CAD 3D模型需要被转成“图结构”才能让AI大模型理解？

未来所有对 CAD 进行 AI 推理的系统，不管是否愿意，都必须走向图结构，这是工程数据本身的规律决定的。没有图结构，AI 就永远只是在“看形状”，永远无法理解工程逻辑，更不可能做“工程设计智能化”。这些是所有真正想做 CAD AI 的工程师最想解决的问题，而所有这些能力，都建立在图结构之上。AI 想学会“工程师的眼光”，必须能看到这些关系，而这些“关系”天然就是图结构。所有这些彼此交织在一起，没有统一的形式，也没有统一的接口，更没有统一的抽象。当 AI 输入的是 Graph，它能做的推理就变成：。

原创 为什么“特征识别”是 AI大模型理解CAD 3D模型的关键能力？

一句话：从几何形状中自动恢复出 CAD 的设计特征。

原创 为什么CAD 3D模型的“拓扑关系”是AI大模型理解世界的关键？

3D 模型的几何只是表面，拓扑关系才是“骨架”，如果 AI 无法理解拓扑，它永远无法理解真实的工程世界。工程师知道，加一个倒角会“拆分面”，换一个圆角半径会“重建邻接关系”，这不是几何微调，是拓扑变化。几何只是 “点在哪、面是什么形状”，拓扑才是 “谁和谁连在一起、谁依赖谁、谁约束谁”。对于 AI 来说，从像素到拓扑，是一次从“二维视觉”到“工程世界”的跨越。几何描述“形状”，拓扑描述“结构”，而工程世界关注的是结构。我们常说 AI 要“理解世界”，但世界不是像素，也不是点云。

原创 AI 大模型如何给 CAD 3D 模型“建立语义”？

这几年，大模型逐渐把文字、图像、视频都“读懂”了，但唯独在 CAD 3D 模型面前吃了瘪。原因其实很简单：图像是像素，文字是字符，而 3D 模型是的混合物。它不是自然生成的，而是人类设计出来的结果。所以，AI 想理解 CAD 3D 模型，光盯着形状是远远不够的，它需要给模型。这篇文章我就想聊聊：AI 如何从纯“几何形状”抽象出“工程含义”。我们给 AI 一个三维模型的图片，它可以看见：这是一个面；那是一条边；这里有个孔；那里有段圆柱。这叫。

原创 为什么CAD 3D模型的“几何结构”决定了AI大模型必须重新发明一套理解方法？

一个最简单的支架模型文件，你把它丢给大模型，让它判断支架的孔是不是加工过、边是不是倒角——AI 完全看不懂。但几何深度学习又远比 NLP/图像复杂得多，需要跨学科知识（几何、大地测量、拓扑、数学分析）。AI 擅长找像素模式，所以能识别猫、识别车、识别人脸。这些东西组合起来，形成一个 CAD 中看似简单的“孔”或“倒角”。但在文件层，可能是几十行几何描述 + 多条拓扑引用。图像是二维矩阵，像素之间是平铺关系，这是卷积神经网络（CNN）最擅长的格式。Feature（特征树）：拉伸、旋转、倒角、阵列、布尔运算；

原创 为什么CAD 3D模型需要AI大模型？

CAD 3D模型只能被“人”看懂：人能看出这是一个支架；人能看出两个零件长得很像；人能判断这个孔是不是加工过头；人能说出：这个地方以前也见过，可能是某供应商的标准件。——但计算机做不到。即便我们已经在图像、文本上让 AI 走得那么远了，可一旦换成 3D 模型，AI 几乎“瞎”了。

原创 为什么CAD 3D模型比图像更难让AI大模型理解？

一张 1080p 图片，就是 1920×1080 的像素点，每个点的颜色可以用四个数字（ARGB）进行表示。AI 看图，就是在分析这些点的模式。它不仅能写代码、分析数据，还能对复杂问题进行推理，甚至被许多工程师用来辅助科研、写脚本、调算法。一些团队正在用更贴近工程语义的方式，让 AI 不再只是“看图”，而是真正“理解结构”。CAD 是“结构是什么、关系是什么、尺寸是什么、约束是什么”。工程领域的数字对象，与大模型当前擅长的“自然数据”完全不同。在图像里几乎一样，在 CAD 里是两个完全不同的对象。

原创 VC开发录井图

GDI/GDI+绘制。

原创 VC开发类似Circos的图表

类似Circos的图表开发

原创 VC基于HOOPS开发3D浏览器

开发了一个3D浏览器。

原创 VC开发码头堆场，数万个色块同时刷新

开发了一个码头堆场管理。

原创 C#，GDI+开发综合录井图

开发了一个综合录井图。

原创 C#，GDI+开发调音器界面

开发了一个调音器的界面。

原创 C#，GDI+开发飞行仪表

GDI+开发了一套飞行仪表。

转载 已知6点，求两平面夹角

double fcos(double x1,double y1,double z1,double x2,double y2,double z2,double x3,double y3,double z3,                double x11,double y11,double z11,double x22,double y22,double z22,double x33,dou

转载 不共线三点确定圆心的简便算法

平面上三点圆的外心，或者空间中三点所确定平面上过此三点圆的圆心的计算公式如下:If the vertices of a triangle are A(x1, y1, z1), B(x2, y2, z2) & C(x3, y3, z3), thencircum-centre x = (x1Sin2A + x2Sin2B + x3Sin2C)/ (Sin2A + sin2B + sin2C)

转载 外接球算法

CircumsphereA sphere circumscribed in a given solid. Its radius is called thecircumradius. By analogy with the equation of thecircumcircle, the equation for the circumsphere of thetetrahedro

转载 线性代数

今日体会到数学系计算机既基础～呵呵～～转发自：http://hi.baidu.com/baichirui/blog/item/af9fbf19c2e09b4443a9ad94%2Ehtml Understanding Matrix(From 孟岩)摘自孟岩，写的非常不错！启发颇大!

原创 qt初体验-预应力张拉数显仪（嵌入版）

原创 VC开发的多个系统

原创 VC，GDI开发柴油发动机监控系统

全部由GDI绘制。

原创 VC开发组态软件CST-3000

转载 VC小技巧20个

 一、打开CD-ROMmciSendString("Set cdAudio door open wait",NULL,0,NULL);二、关闭CD_ROMmciSendString("Set cdAudio door closed wait",NULL,0,NULL);三、关闭计算机OSVERSIONINFO OsVersionInfo; //包含操作系统版本信息的数据结构OsVersionInf