以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。
通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现调用。
在开始配置前，确保完成以下准备：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 1. 安装插件 | 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。 | 这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。 |
| 2. 获取 API Key | 访问 DeepSeek 平台，注册/登录后创建并复制你的 API Key。 |
（二）Agentic AI 与开源模型篇 Agentic AI与开源模型：英伟达想定义的，不只是“更聪明的模型”，而是“能持续工作的数字劳动力” 如果说过去两年的大模型竞赛，核心问题还是“谁能生成更像人的答案”，那么到了 GTC 2026，问题已经明显变了。英伟达把 Agentic AI 直接列为大会四大核心主题之一，官方对这一主题的定义也很明确：重点不再是单轮问答，而是让 AI agent 能够推理、规划、检索并执行动作，最终把企业数据转化为可投入生产的“数字劳动力”。这说明，Agentic AI 在英伟达的语境里，已经不是一个前沿概念，而是下一阶段 AI 商业化的主战场。(NVIDIA) 一、GTC 2026真正的变化，是 AI 开始从“会回答”走向“会做事”
FLUX.1-dev与Stable Diffusion对比评测：图像质量与生成速度 作为一名长期关注AI图像生成技术的开发者，我一直在寻找能够在质量和速度之间取得最佳平衡的解决方案。最近，Black Forest Labs开源的FLUX.1-dev模型引起了我的注意，特别是它声称能够在消费级硬件上运行，同时保持出色的图像质量。 今天我将通过实际测试，从图像细节、风格控制、生成速度等多个维度，对比FLUX.1-dev与大家熟悉的Stable Diffusion，看看这两个模型在实际使用中究竟表现如何。 1. 测试环境与方法 为了确保对比的公平性，我搭建了统一的测试环境。使用NVIDIA RTX 4090显卡，24GB显存，Intel i9-13900K处理器，64GB DDR5内存。操作系统为Ubuntu 22.04，所有测试都在相同的硬件和软件环境下进行。 测试方法包括定量评估和定性分析。定量方面主要测量生成速度、内存占用等硬性指标；定性方面则通过同一组提示词生成图像，从视觉质量、细节表现、风格一致性等角度进行对比。 我选择了50组涵盖不同场景的提示词，包括人物肖像、风景
从零构建：FRP反向代理在智能家居中的实战应用 智能家居系统正逐渐成为现代家庭的标配，但如何安全高效地实现远程访问内网设备却让许多开发者头疼。本文将深入探讨如何利用FRP反向代理技术，构建一套稳定可靠的智能家居远程控制系统，从基础配置到高级优化，手把手带你掌握内网穿透的核心技巧。 1. 智能家居远程访问的技术挑战与FRP解决方案 智能家居设备通常部署在家庭局域网内，缺乏公网IP地址。传统方案如端口映射存在配置复杂、安全性差等问题。FRP作为一款开源反向代理工具，通过轻量级的中转服务，完美解决了这些痛点。 FRP的核心优势在于： * 多协议支持：全面兼容HTTP、HTTPS、TCP、UDP等协议 * 低延迟传输：智能路由算法确保控制指令实时响应 * 资源占用低：单核CPU可处理上千并发连接 * 跨平台运行：支持Windows、Linux、macOS等主流系统 典型应用场景包括： * 远程查看家庭监控摄像头 * 异地调节智能温控器 * 管理NAS存储设备 * 调试物联网开发板 安全提示：所有FRP传输建议启用TLS加密，避免使用默认端口，定期更新至最新版本
随着物联网（IoT）、边缘计算与AI技术的深度融合，智能家居已从单一设备控制升级为“感知-决策-执行”的全场景智能系统。无论是个人开发者搭建家庭智能环境，还是企业级项目落地，都需要兼顾硬件兼容性、网络稳定性、场景实用性与安全性。本文将从系统架构、硬件选型、软件开发、场景实战、问题排查五个核心模块，提供可直接落地的实战方案，助力开发者快速完成智能家居项目从0到1的搭建。 一、智能家居系统核心架构设计（四层架构+技术选型） 智能家居系统的本质是“设备互联+数据驱动+场景联动”，采用经典的“感知层-网络层-平台层-应用层”四层架构设计，可确保系统的稳定性、可扩展性与兼容性。 1. 感知层：数据采集的“神经末梢” 感知层是系统的数据来源，负责采集环境参数、设备状态与人体行为信息，核心设备包括传感器与执行器，选型需兼顾精度、功耗与兼容性。 - 核心设备分类： - 环境传感器：温湿度传感器（推荐DHT22，精度±0.5℃