import、Code Review、反复调试，这些你觉得麻烦的小事，现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈，探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文深度解析DeepSeek LLM到DeepSeek R1的架构升级、技术突破与产业应用，揭示大模型从通用能力到专业智能的进化路径。
本文深度解析DeepSeek模型从2B参数压缩至1.5B的实战方法，涵盖参数剪枝、量化技术、知识蒸馏等核心策略，结合代码示例与性能评估，为开发者提供可落地的模型轻量化方案。
本文深入解析DeepSeek模型从B参数规模压缩至1.5B的完整技术路径，结合量化、剪枝、知识蒸馏三大核心技术，提供可复现的代码模板与性能优化方案，助力开发者实现模型轻量化部署。
本文详解基于飞桨PaddleNLP 3.0框架的DeepSeek-R1蒸馏大模型本地化部署全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务化部署等关键环节，助力开发者实现高效可控的AI应用落地。
本文详解基于飞桨PaddleNLP 3.0框架的DeepSeek-R1蒸馏大模型本地化部署方案，涵盖环境配置、模型转换、服务化部署全流程，提供可复现的代码示例与性能优化策略。
本文详细阐述在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖硬件环境准备、软件依赖安装、模型下载与转换、推理引擎配置及优化策略，为开发者提供可落地的实战指南。
文小言AI平台推出多模型调度系统，升级语音大模型与图片问答功能，提供更灵活的AI服务与更精准的交互体验。
本文聚焦DeepSeek在边缘计算场景下如何通过模型压缩与量化技术突破算力限制，实现"小而强"的AI部署。从技术原理到工程实践，系统解析参数剪枝、量化感知训练等核心方法，结合工业质检、移动端AI等场景案例，为开发者提供可落地的优化方案。
本文详细解析了基于飞桨PaddleNLP 3.0框架本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型的全流程，涵盖环境配置、模型加载、性能优化及业务场景适配等核心环节，为开发者提供可落地的技术方案。
本文深入解析DeepSeek-VL多模态模型从实验室Demo到工业级落地的工程化路径，揭示模型压缩、跨模态对齐、分布式训练等核心技术突破，提出模块化部署、渐进式优化、行业适配等落地策略，为AI工程化提供可复用的方法论。
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