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
本文详细解析开源项目DeepSeek-Coder-V2（码匠V2）的安装指南，涵盖环境准备、依赖安装、代码获取与编译、模型加载与测试全流程，为开发者提供可操作的安装教程。
本文详细指导如何在D盘从零开始本地部署DeepSeek，涵盖环境配置、安装步骤、避坑指南及可视化构建，助力开发者高效完成部署。
DeepSeek-V3作为开源多模态大模型的标杆，通过架构创新、训练效率提升及跨模态能力突破，重新定义了AI开发范式。本文从技术突破、产业应用及未来挑战三个维度，系统解析其核心价值。
DeepSeek插件正式开源，支持AWS、Azure、阿里云等主流云平台，提供开箱即用的AI算力优化方案，助力开发者与企业在多云环境中高效部署AI应用。
本文深度解析deepseek-R1与deepseek-R1-Zero两大模型的技术架构、创新突破及行业影响，为开发者与企业提供技术选型与场景落地的实战指南。
DeepSeek开源周聚焦模型架构、训练框架、硬件适配三大核心，通过模块化设计、高效训练策略、异构计算支持等技术创新，为开发者提供低门槛工具链，助力企业优化AI部署成本，推动行业生态共建。
无需专业GPU设备，通过CPU环境三步完成DeepSeek开源模型本地化部署，覆盖环境配置、模型加载与推理测试全流程，提供详细代码示例与性能优化方案。
DeepSeek开源周推出革命性技术，H800算力飙升至3000GB/s，训练成本直降93%，本文深度解析其技术原理、应用场景及实操指南。
开源三周内，DeepSeek项目在GitHub狂揽10万开发者关注，成为AI领域现象级开源项目。本文深度解析其技术架构、社区生态与开发实践价值。
本文详细解析Deepseek开源大模型本地配置的全流程，涵盖硬件选型、环境搭建、模型加载与优化等关键环节，提供可复用的技术方案与避坑指南，助力开发者实现高效本地化部署。
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