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王博
Gpt-6Astra在revit依据点云建模,700m²,三层住宅建筑。大约消耗Plus1.5个周额度。整体模型完成度90%,效率很高,分析很全面。比人的准确度高很多很多。有些许偏差,但几乎不会有遗漏。添加轴网、现场的管道它没问题,三层的点云文件是略微错位的,但是它也可以把位置对照的很好。海外的小伙伴可以用起来了。对于实操的小伙伴几个建议:1,比较烧token,但综合考虑,建议把推理开到“高”。因为如果一开始做错了,后期修改耗费的会更多,且容易出错。2,1.5个Plus周额度,意味着要等六次五小时重置。大部分时间都在等待。可以这样用:早上6点给Codex发个消息开启额度使用周期,那么第二次重置在11点。这样可以十点半开始做,连续用两个五小时额度,以此类推。如果是Pro用户,那么集中一次使用就可以搞定了。3,实操的时候注意给足上下文信息。刻意的了解它能做到哪些,哪些地方不能做到,多积累这些和AI协作的技巧。4,点云文件在这里:
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东晓
1M学会主办的第五届鲁班节全景复盘来了。#1m学会#鲁班节2026年7月8-10日,第五届鲁班建筑装饰节于广州广交会展馆A区4.1馆圆满举办。本届盛会由1m建筑装饰沙龙学会联合中国建博会(广州)共同打造,以“共筑新局・AI无界”为年度主题,构筑三日三大核心主题及六大功能。联动全球顶尖设计机构、甲乙双方产业代表、数智化先锋企业,打造覆盖趋势研判、产业协同、技术落地的全维度专业内容矩阵。三日累计吸引近千名建筑装饰行业从业者齐聚现场,搭建起思想碰撞、资源对接、生态共建的行业高地。一条视频,看懂鲁班节全景
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东晓
同样一张旋转楼梯的图片,同样的提示词和参考图。希望画出一个旋转楼梯的工艺落地参考。分别丢给GPTimage2、豆包、千问得到迥然各异的答案,样子国内追赶的步伐,还是不能停歇。△image2生成△豆包生成△千问生成
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