当主流Agent框架（如LangChain、5ire-MCP）遇上Deepseek API，工具调用不兼容的难题让无数开发者抓狂。笔者通过一个巧妙的"中间层魔法"，让所有不兼容的API秒变OpenAI工具调用专家！在litellm的server config配置中增加自定义的model_info, use_proxy 来决定是否启用hook。这样当用户使用litellm暴露的API时就可以顺利的使

阿里云QwQ-32B推理模型以双卡A6000平民配置实现媲美百万级算力的DeepSeek R1满血版性能，为中小团队提供「低成本高精度」的AI推理终极方案。

面对Deepseek等大模型的突破性进展，人们的焦虑本质上是人类文明演进中"技术认知时差"的集中爆发。未来最具竞争力的人才，不是与AI比拼算力，而是能站在AI的肩膀上，提出让机器困惑的问题：“如何用量子纠缠理论设计更有温度的城市社区？” 这正是人类智能的终极价值所在。这正是我们讨论的"认知连接器"的深层价值。当Deepseek充当"认知连接器"时（如用三国典故解释博弈论），真正创造价值的是人类提出

本文介绍了将AI插件集成到运维终端的方法，旨在提高运维人员的工作效率。作者发现了一款开源命令行工具AIChat，它支持多种大语言模型功能，可与bash集成，通过自然语言生成命令。为了方便在服务器上使用，作者引入了跨平台终端WezTerm，并利用其Lua脚本特性将AIChat集成其中，实现了跨终端、服务器的AI助手功能

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如何用vscode调试blender python代码在玩blender时，比较旧的调试方法是通过Blender python debugger这种方法，安装插件后进行调试。这篇文章是真对比较老的vscode python版本。那时还是用的ptvsd。现在vscode的python debugger已经升级到debugpy。我们在玩的时候可以通过配置手动实现新的debugger。具体的操作如下:1

阿里云QwQ-32B推理模型以双卡A6000平民配置实现媲美百万级算力的DeepSeek R1满血版性能，为中小团队提供「低成本高精度」的AI推理终极方案。

面对Deepseek等大模型的突破性进展，人们的焦虑本质上是人类文明演进中"技术认知时差"的集中爆发。未来最具竞争力的人才，不是与AI比拼算力，而是能站在AI的肩膀上，提出让机器困惑的问题：“如何用量子纠缠理论设计更有温度的城市社区？” 这正是人类智能的终极价值所在。这正是我们讨论的"认知连接器"的深层价值。当Deepseek充当"认知连接器"时（如用三国典故解释博弈论），真正创造价值的是人类提出

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