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原创 OpenCasCad (OCCT):几何数据创建算法 Module ModelingAlgorithms
Module ModelingAlgorithms几何算法模块包含众多模块，目前最关心的是几何的创建。几何的创建算法。
2021-11-21 12:19:21
1002
1
原创 Revit SDK 介绍：CompoundStructure 复合结构
前言本文介绍 Revit 复合结构，及 SDK 中的例子， CompoundStructure。内容概念说明复合结构墙、楼板、天花板和屋顶可以由平行的层构成。复合图元既可以由单一材质的连续图层构成（例如胶合板），也可以由多重图层组成（例如石膏板、龙骨、隔热层、气密层、砖和壁板）。 另外，构件内的每个层都有其特殊的用途。 例如，有些层用于结构支座，而另一些层则用于隔热。 Revit 会考虑每个图层的功能，并通过匹配功能优先顺序在相邻的复合结构中连接对应的图层。可以通过设置层的材质、厚度和功能来
2020-06-05 10:51:17
1684
2
原创 Dynamo For Revit 几何专题：概述
前言上周整理了一下 Revit API 的几何库接口，这里再整理一下 Dynamo For Revit 的几何库。和 Revit API 一样，Dynamo For Revit 提供了一套完整的几何库。既然是几何库，那就逃不过这些概念：点、线、面、体。那么，对于任意的几何库，实际上，你要关系的东西逃不过下面的表格，（点 / 线 / 面 / 体）与（点 / 线 / 面 / 体）之间的关系。比...
2020-03-29 10:32:30
2327
原创 Revit API 几何专题 1：几何类库概述 GeometryObject
几何类库Revit API 提供了一套完整的几何库。既然是几何库，那就逃不过这些概念：点、线、面、体。那么，对于任意的几何库，实际上，你要关系的东西逃不过下面的表格，（点 / 线 / 面 / 体）与（点 / 线 / 面 / 体）之间的关系。这些类的基类都是 GeometryObject。对应的点、线、面、体：点： Point线： Curve、 Edge、PolyLine、Profil...
2020-03-21 09:35:29
3009
原创 Dynamo For Revit: Category、Element、Element Type、Family、Family Symbol、Family Instance
前言通过使用 Dynamo For Revit 的节点，介绍一下 Revit 中 Category、Element、Element Type、Family、Family Symbol、Family Instance 这些概念的相关与差异。概念简介
2020-02-22 17:15:53
4552
原创 从 Command 到 Shape：OCCT BRepBuilderAPI_MakeShape 源码分析
什么都不做。这看起来非常奇怪。virtual却实现成空函数？它不是为了自己完成构造，而是为了给派生类提供统一的构造扩展点。public:override// 真正执行建模算法...Done();Shape()│▼│▼│▼执行具体几何算法│▼myShape│▼Done()Template Method 风格的扩展点虽然它没有完整套用 GoF Template Method 的经典形式，但设计思路非常接近：基类定义流程，派生类提供具体实现。Build();
2026-09-20 00:00:00
195
原创 从一个布尔变量看 OCCT 的 API 设计：BRepBuilderAPI_Command 源码分析
是一个非常典型的 OCCT 基础设施类。它没有复杂算法，没有几何计算，甚至没有复杂的数据结构。维护 Builder 的完成状态，并保证只有完成的操作才能访问结果。IsDone()Check()Done()NotDone()共同形成了一套简单而稳定的 Builder 状态协议。简单稳定易于继承职责明确封装良好适合大型 C++ 框架状态模型过于简单错误原因表达能力有限依赖异常进行失败通知带有明显的历史 C++ 风格。
2026-09-19 00:00:00
408
原创 OpenCascade 倒角（Chamfer）算法完整逻辑解析
输入：Solid + {Edge, 距离, 支撑面}↓构建 ChFiDS_Stripe 列表 + 脊线 Spine↓填充 myVDataMap 顶点映射 + 自由边界直接预延伸↓ExtentAnalyse：按拐角类型协同延伸脊线参数↓PerformSetOfSurf：逐条生成倒角平面↓PerformFilletOnVertex：多类拐角求交、生成封口边界↓ChFi3d_StripeEdgeInter：倒角带两两干涉检测↓ChFi3d_FilDS：倒角几何写入 DS 干涉数据库。
2026-08-01 00:00:00
541
原创 从OCCT STEP读写架构，看懂格式数据转换的底层设计逻辑
格式转换的本质，从来不是“文本格式的直译”，而是数据语义的等价传递。从OCCT的STEP模块可以看到，一套优秀的转换架构，核心不在于算法多么精巧，而在于边界清晰、职责分离、分层合理。理解这套底层设计逻辑，价值远不止于“自己从零写转换器”。哪怕日常工作中只是使用现成的开源库，这套思路也能帮我们更快定位转换问题、更合理地配置参数、更灵活地做二次开发。而当遇到小众格式、定制化转换需求时，这套方法论也能让我们快速搭出健壮、可维护的实现框架。
2026-07-26 00:00:00
484
原创 Revit 公式能力技术文档
Revit 公式是实现参数化设计与规则化建模的核心能力，支持在尺寸标注、族参数、项目全局参数及明细表中嵌入计算逻辑，通过数学运算、条件判断实现模型几何、属性、报表的自动驱动与联动更新。族编辑器环境：核心应用场景，用于定义族参数间的关联关系，驱动几何形态、图元可见性、类型属性等核心建模逻辑。项目环境：通过全局参数、明细表计算值、标记标签实现项目级数据计算、统计与标注输出。固化设计规则与工程逻辑，实现参数联动修改，一处更新全局同步支撑系列化族库开发，大幅减少重复建模工作量。
2026-07-23 00:00:00
541
原创 OCCT gp_Trsf 三维变换类深度剖析：经典设计与底层陷阱
gp_Trsf是OCCT几何内核的经典妥协式设计：它用轻量化适配了早期硬件，用兼容性支撑了30年的CAD开发，但分离式存储、精度缺失、API模糊等问题，已无法适配现代图形学与工业软件的需求。不要将gp_Trsf作为最终变换载体，而应作为中间转换工具，结合4×4矩阵与精度防护重构业务逻辑，才能从根源上避免几何计算错误与性能损耗。OCCT的迭代应逐步统一底层变换存储结构，在兼容旧代码的同时，补齐现代图形学的基础设计短板。
2026-06-13 00:00:00
305
原创 解析IFC：BIM领域的“通用语言”，好而不完美的开放标准
IFC作为BIM领域的开放标准，其核心价值在于打破了软件壁垒，实现了建筑全生命周期的数据互通，为多专业、跨单位协同提供了统一的“通用语言”。它解决了BIM协同中的核心痛点，是目前最成熟、最通用的BIM文件格式，也是建筑业数字化转型的重要基础。但我们必须承认，IFC并非完美解决方案——开放标准带来的私有数据扩展、版本迭代节奏不同步、语义偏差等问题，导致各家软件的支持程度参差不齐，数据交换过程中难免出现信息丢失、几何变形等问题。
2026-05-22 00:00:00
688
原创 IfcOpenShell：开源BIM的核心引擎技术解析
IFC标准历经多次迭代，不同版本的schema结构、实体定义与属性规则差异较大，是BIM数据互通的主要障碍。schema动态解析：内置IFC2x3至IFC4x3的标准schema定义，支持运行时加载自定义schema（如实验性扩展版本），无需重新编译核心库，适配行业定制化需求；分层解析机制：将IFC文件解析分为语法层、实体层、关系层三步：语法层完成文件格式校验与词法分析；实体层解析IFC实体（如IfcWall、IfcDoor）的属性与类型；
2026-05-21 00:00:00
683
原创 OCCT开发实践：空间封闭曲线生成曲面的思考与总结
N 边面填充（最通用）：使用生成平滑填充曲面，适配任意三维封闭轮廓；扫掠 / 拉伸曲面：沿指定方向生成规则曲面；旋转 / 管道曲面：针对对称、管状等特定场景。这些方案完全可以满足开发需求，只是需要开发者根据业务场景手动选择和实现。OpenCASCADE 作为成熟的 BREP 几何内核，凭借严谨的架构和完备的底层算法，支撑了大量工业级建模应用。但它并非全能的 “黑盒工具”，在单一空间封闭曲线生成曲面这类细分场景中，原生支持较为简洁，需要开发者结合几何原理自主实现。
2026-04-29 00:00:00
563
原创 理解世界模型：跳过LeWorldModel，I-JEPA才是解锁底层逻辑的关键
LeWorldModel是最近杨立昆团队的论文，但追根溯源，第一篇落地的论文是《这篇论文，用一句话总结，把图像的抽象特征放到潜空间里，让目标编码器学会识别图像，而且是用神经网络的专属语言学的，人类压根看不懂，但其他神经网络能轻松理解，最后这个目标编码器就能直接拿去干各种视觉任务了。如果不是图像，换成其它的也是一样的。也有相关论文，这里就不再赘述了。下面的解读分三步，介绍网络核心框架，用一个实际例子说明是如何运行的，然后说说训练完了能怎么用。
2026-04-12 00:00:00
654
原创 不抬杠不引战✨｜我眼中的 AI 进化路（5 大时期 + Transformer + JEPA + 世界模型，个人拙见）
梳理完这五个时期，其实能清晰看到AI的进化逻辑——从“能学”（理论奠基），到“能看”（单点突破），再到“能懂”（全域转折）、“能举一反三”（泛化拓展），最后朝着“能理解世界”（前沿探索）稳步迈进。这不是一份严谨的学术报告，只是我这段时间学习、思考后，对AI发展的个人理解。没有复杂的术语，没有高深的理论，只想把AI的发展脉络，用最易懂的方式分享出来。AI的发展还在继续，从简单的感知机到复杂的世界模型，每一步都离不开科学家们的探索，也让我们看到了通用人工智能的无限可能。
2026-04-10 00:00:00
910
原创 JEPA到LeWM的网络结构演化全解析
三组件架构 图像落地 视频扩展 时空增强 动态探索 极简革命Eₓ+Eᵧ+P 块掩码 时空ViT 多步预测 动作引入 E+P双组件EMA编码器 VICReg损失 时间注意力 零样本规划 多损失组合 SIGReg正则预训练依赖 端到端训练。
2026-04-03 00:00:00
1001
原创 # 大模型与CAD的融合：从DeepCAD出发的技术溯源与原理探析
回望大模型与CAD融合的发展脉络，DeepCAD无疑是该领域从实验室理论探索走向工业级实际应用的关键里程碑。作为首个将Transformer与工业级CAD命令序列深度融合的模型，它不仅首创了“CAD序列类比自然语言”的核心思路，还构建了首个大规模CAD命令序列数据集，奠定了该方向的技术范式、数据基础与落地思路。如今PointerCAD、AutoBrep等新研究不断突破精度与功能边界，却始终以DeepCAD的核心架构为根基，其参数量化、定长序列表示等设计也被持续沿用与优化。
2026-04-02 00:00:00
699
原创 AI导读AI论文:Pointer-CAD: Unifying B-Rep and Command Sequences via Pointer-based Edges & Faces Selection
Pointer-CAD：基于指针机制的LLM驱动CAD生成框架 本文提出Pointer-CAD框架，通过创新的指针基命令序列表示解决了传统CAD生成方法的两大核心问题：1）无法支持面/边实体选择，2）连续变量离散化导致的拓扑误差。该框架将B-rep几何信息融入序列建模，采用多模态融合模块（B-rep编码器+GNN）、LLM序列生成（双预测头）和向量转换模块的三阶段架构，支持倒角/倒圆等工业级操作。研究团队构建了包含575,559个CAD模型的Recap-OmniCAD+数据集，实验表明Pointer-CAD
2026-03-20 00:00:00
995
原创 中小团队跨平台桌面软件框架选型：为什么我们最终选择Qt开源版？
对于有跨平台需求的中小团队，Qt开源版是“性价比天花板”级别的选择——既满足免费无商业授权风险，又能提供全平台、高性能、成熟的技术支撑。通过Qt官方渠道获取开源版，优先选择LTS长期支持版；严格遵守LGPLv3协议，采用动态链接，不修改Qt源码，保证业务代码闭源；开发阶段做好跨平台真机调试，打包时正确携带Qt运行库。相比于其他框架，Qt开源版可能有C++的学习门槛，但从长期维护、跨平台落地、性能适配的角度，这份“学习成本”能为中小团队节省更多的开发和试错成本，是值得的选择。
2026-02-26 00:00:00
1081
原创 Revit的联动更新与参数化：核心原理与实现机制
数值型参数：用于限定图元的固定属性或尺寸关系，例如门与相邻隔墙的固定间距，修改隔墙位置时，门会自动保持该间距同步移动。关联型参数：用于建立不同图元的连接关系，例如楼板/屋顶的边缘与外墙绑定，移动外墙时，楼板和屋顶会自动保持连接；钢筋的等间距布置规则，修改图元长度后，钢筋的等距比例特性仍会维持。参数化建模通过定义图元的关联关系和属性规则，为联动更新提供了底层逻辑；联动更新依托参数化修改引擎，将参数规则转化为全项目的信息协同能力。
2026-01-20 00:00:00
2419
原创 AI导读AI论文:mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections
本文提出，旨在解决Hyper-Connections（HC）扩展残差流宽度时破坏恒等映射、导致训练不稳定与内存开销过大的问题。mHC通过流形约束恢复恒等映射属性，结合基础设施优化，在大规模LLM预训练中实现性能、稳定性与效率的平衡。
2026-01-06 00:00:00
1055
原创 大模型训练不再“崩”！DeepSeek新技术mHC：稳提性能还省资源
你有没有想过，为什么大语言模型训练时总容易“掉链子”？比如训到一半损失突然飙升，或者GPU内存不够直接卡住？最近DeepSeek-AI团队提出的技术，刚好解决了这些头疼问题，今天就用3分钟带你看懂它的厉害之处。
2026-01-05 00:00:00
917
原创 Manus 技术壁垒深度拆解
Manus 的技术壁垒并非单一技术的突破，而是“架构设计、算法研发、工程打磨、数据沉淀、成本控制”五大维度的深度融合，形成了“经验库+工程沉淀+规模效应”的三重核心壁垒，具体可概括为：架构壁垒：“规划-执行-验证”多智能体协同架构+LLM 操作系统的创新设计，实现了从“指令解析”到“结果交付”的全链路闭环，这需要长期的架构迭代与场景验证，新玩家难以快速复制。
2026-01-01 00:00:00
2120
原创 AI导读AI论文: FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models
本文提出FinGPT——一款由AI4Finance Foundation主导开发的开源金融大语言模型（FinLLMs），旨在解决金融领域高时间敏感性、高动态性、低信噪比（SNR）的核心挑战。与BloombergGPT等专有模型（训练成本约$300万）不同，FinGPT以数据中心approach为核心，构建包含数据来源层、数据工程层、LLMs层、任务层、应用层的端到端框架，通过轻量级微调（单次成本约$300，可训练参数仅8.3M）、及优化模型性能，在金融情感分析任务中以82.1%的准确率。
2026-01-01 00:00:00
2634
原创 AI导读AI论文: NeurCADRecon: Neural Representation for Reconstructing CAD Surfaces by Enforcin
针对低质量无向点云直接重建CAD模型的挑战，研究者提出自监督神经网络NeurCADRecon，其核心思想是利用CAD模型表面“分段光滑且近似可展（高斯曲率接近0）”的先验，通过在神经符号距离函数（SDF）优化中加入高斯曲率约束项（最小化绝对高斯曲率）确保可展性，同时引入双谷曲线（double-trough curve）容忍尖端点的非零高斯曲率（约π/2），并设计动态采样策略应对点云稀疏或缺失问题；实验在ABC、Fusion Gallery、DeepCAD、CAPRI-Net四个公开数据集。
2025-12-24 00:00:00
1112
原创 复现开源项目(SpatialLM)，你必须跨越的“理论到落地”鸿沟
看完这些难度，很多人可能会问：普通人真的能复现开源项目吗？答案是：看目标。如果只是“个人爱好”，不追求效果达标，只是想通过复现熟悉技术流程、积累经验，那么完全可行。比如下载SpatialLM的开源代码，跟着文档一步步配置环境、跑通简单demo，这个过程能快速提升对3D视觉、多模态融合的理解，是很好的学习方式。但如果想“精准复现”，达到专业团队的效果，甚至以此作为职业发展的跳板，成为专业技术人员，那就需要做好“吃苦”的准备。
2025-12-21 00:00:00
808
原创 SpatialLM：群核科技开源的 3D 空间理解多模态大语言模型
SpatialLM 以“低成本视频输入+高精度空间理解+开源赋能”为核心亮点，是连接现实空间与数字世界的关键技术桥梁。其轻量架构与多场景适配能力，使其成为空间智能领域的重要基础设施，推动具身智能、建筑数字化、AR/VR 等领域的技术落地与创新应用。
2025-12-20 00:00:00
2131
原创 让AI自动“造房间”：SpatialGen是什么？
SpatialGen的核心突破，是把“文本/图像风格”和“3D空间规则”结合，用“扩散模型+注意力机制”解决了“多视角空间一致性”的行业痛点——既保证生成内容的视觉真实感，又符合物理空间的逻辑约束。它的开源降低了3D场景生成的门槛：设计师不用手动建模，只需输入布局和参考图就能出3D方案；开发者可以基于其代码拓展到游戏、AR/VR等场景。本质上，SpatialGen是“空间理解”与“内容生成”的结合体，让AI从“画平面”升级为“造立体空间”，是室内数字化、元宇宙场景搭建的实用工具。
2025-12-20 00:00:00
994
原创 AI导读AI论文: Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning
该论文发表于ICLR 2022，针对传统全参数微调在大规模预训练语言模型（PLMs）中存在的参数冗余、部署成本高等问题，提出了参数高效迁移学习的统一框架，将Adapter、Prefix Tuning、LoRA等主流方法重构为对PLMs隐藏状态的修改，并定义了功能形式、插入形式等核心设计维度；通过跨方法迁移设计元素，提出了MAM Adapter等新变体，在文本摘要（XSum）、机器翻译（WMT2016 en-ro）、自然语言推理（MNLI）和情感分类（SST2）四大任务中，仅微调。
2025-12-18 00:00:00
1287
原创 AI导读AI论文: Kronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets
Kronos是一款专为金融K线数据设计的时间序列基础模型，通过BSQ离散化tokenizer将连续的OHLCVA数据转化为粗细双分量token，基于超120亿条全球45个交易所的K线记录进行自回归预训练，在价格序列预测（RankIC提升93%）、波动率预测（MAE降低9%）、合成K线生成（生成保真度提升22%）等核心金融任务中表现优异，同时在投资模拟中实现更高年化超额收益，成为量化金融领域高效且通用的端到端分析工具。
2025-12-17 00:00:00
1621
原创 大模型参数高效微调：5种主流方法的技术解析
参数高效微调技术的核心价值，是让大模型从“实验室的高成本模型”变为“可落地的实用工具”——5种方法各有侧重：LoRA因“低参数、低延迟、高效果”成为多数场景的首选；Adapter适合资源极度受限的轻量部署；Prefix Tuning是文本生成任务的专用方案；Parallel Adapter与Scaled PA则是“低延迟+强适配”场景的优化方向。这些方法的局限也很明确：相比全量微调，它们的表达能力仍有差距，复杂任务需结合多方法（如“LoRA+Adapter”）提升效果。
2025-12-17 00:00:00
1241
原创 Kronos-Tokenizer-base：让大模型“读懂”金融K线的专属“翻译官”
Kronos-Tokenizer-base的本质，是用“金融场景定制化”替代“通用工具复用”——它证明：要让大模型在金融领域发挥价值，从数据编码的第一步就要贴合场景特性。如果你正在做金融时序AI项目，这个专属K线Tokenizer或许能帮你解决“数据喂不进模型、信号抓不住”的痛点。
2025-12-16 00:00:00
1814
原创 大模型的发展历程: 从文本到音视频生成的技术演进
总结来看，当前主流的文本生成、图像生成、视频生成大模型，其核心技术底座是Transformer与潜在扩散模型。两者并非孤立存在，而是在多模态场景中深度融合：文生图依赖Transformer文本编码器+扩散模型图像生成器；文生视频则采用Transformer时空建模模块+视频扩散模型生成器。需要说明的是，本文的梳理为了便于理解进行了简化，实际的技术体系更为复杂。Transformer和潜在扩散模型都衍生出了大量变种，在不同场景下也存在相应的技术替代品。
2025-12-16 00:00:00
792
原创 从技术架构角度看WAN：拆解通义万相的视频生成“引擎”
WAN的架构没有走“堆参数”的路线，而是用“Wan-VAE压缩+DiT扩散”的组合，在“效率、多任务、可控性”之间找到了平衡——这也是它能成为开源视频生成工具里“落地友好型选手”的关键。
2025-12-15 00:00:00
1053
原创 AI导读AI论文: WAN: OPEN AND ADVANCED LARGE-SCALE VIDEO GENERATIVE MODELS
Wan是阿里巴巴推出的开源大规模视频生成基础模型套件，基于扩散Transformer范式，通过创新的时空变分自动编码器（Wan-VAE）、规模化预训练策略等核心技术，具备领先性能、全面性、消费级效率、开源性。
2025-12-14 00:00:00
1613
原创 阿里WAN大模型：通义万相视频生成系统
官方网址WAN(通义万相)是阿里巴巴开发的开源视频生成大模型系列，由通义实验室研发，旨在推动AI视频生成技术的边界，支持从文本或图像生成高质量视频。核心版本演进Wan2.1：2025年2-3月开源，包含14B和1.3B参数规模模型，支持文生视频(T2V)和图生视频(I2V)Wan2.2：2025年7月28日发布，首次将MoE(混合专家)架构引入视频生成，支持消费级显卡运行Wan2.5：2025年9月24日发布，实现原生音画同步，支持文本/图像直接生成带同步音频的视频阿里WAN大模型(通义万相)是。
2025-12-13 00:00:00
5515
1
原创 CAD-Assistant 闭环逻辑详解：无训练也能精准建模的核心密码
CAD-Assistant 的闭环逻辑，本质是用 “大模型的推理能力 + 工具的精确性 + 环境的反馈机制”，重构了 CAD 设计的自动化流程。其核心价值在于：零训练成本：无需标注 CAD 数据集，仅通过工具调用和反馈就能适配多样场景；高精度落地：闭环迭代确保结果与需求一致，解决了 VLLM “光说不练” 的痛点；低使用门槛：设计师无需编写代码，仅通过草图、文本就能生成专业 CAD 模型。
2025-12-12 00:00:00
2175
原创 AI导读AI论文: DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models
DeepCAD是首个针对计算机辅助设计（CAD）模型的深度生成网络，通过类比CAD命令序列与自然语言，基于构建自编码器，核心创新在于将CAD模型表示为可被神经网络处理的命令序列（含草图、 extrusion 等操作及参数），并构建了含178,238个CAD模型的大规模数据集（公开可用）；
2025-12-11 00:00:00
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原创 聊透CAD Coder：SFT和GRPO怎么让AI写对CAD代码？
对！参数完全不变，靠大模型的 “概率采样”，从同一个输出分布里抽不同写法 —— 就像同一个学生做同一道题，试不同解法。CAD Coder 的逻辑其实很简单：SFT 教 AI “会写 CAD 代码”，GRPO 教 AI “写好 CAD 代码”。整个框架最妙的就是 GRPO 的 “多组对比 + 领域奖励”—— 不搞虚的，只盯着 “能运行、形状准” 这两个核心需求优化。
2025-12-11 00:00:00
1295
【计算机视觉】基于ControlNet的扩散模型条件控制架构：实现文本到图像生成的空间精准调控
2025-11-04
使用OpenGL + QT 实现管线求交地操作
2025-03-21
Open CASCADE Technology 7.6.0用于3D建模瓶子实例教程
2025-03-04
空空如也
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