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
本文深入解析prerun_graph_multithread技术，涵盖其基本概念、多线程优势、实现策略、性能优化及实际应用场景，为开发者提供全面指导。
本文深度解析DeepSeek的技术架构特点，从高效检索机制、弹性扩展能力到多模态数据处理，结合开发者与企业用户需求，提供可落地的技术选型建议与行业应用场景指导。
本文深入探讨云原生技术如何通过容器化、微服务、服务网格等核心能力，系统性提升DeepSeek分布式推理系统的资源利用率、弹性扩展能力与运维效率，结合实际场景解析技术落地路径。
本文深入解析PAIFuser框架，从设计理念、技术架构、性能优化策略到应用实践，全面展现其在图像视频处理领域的加速能力，助力开发者与企业实现高效AI开发。
本文详细阐述了如何在Kubernetes集群上高效部署DeepSeek模型以实现大规模AI推理，通过容器化、资源优化和弹性扩展策略，解决了传统部署方式的资源浪费与扩展难题，为开发者提供可落地的技术方案。
本文提出一种基于神经逻辑编程的语言模型推理框架，通过整合神经网络的表征能力与逻辑编程的符号推理特性，实现可解释性、高效率的推理系统。框架涵盖符号-神经联合表示、逻辑规则嵌入、混合推理引擎等核心模块，可有效解决传统语言模型在复杂推理任务中的局限性，适用于知识图谱构建、医疗诊断等需要精确逻辑约束的场景。
本文详细解析了MNN框架在深度学习模型部署中的全流程，包括环境配置、模型转换、推理代码编写及性能优化，帮助开发者高效实现端侧AI应用。
本文探讨了如何结合DeepSeek-R1模型与推理时间缩放技术，实现GPU内核的自动化生成与优化。通过模型解析计算模式、生成初始代码，结合推理时间缩放动态调整并行度，最终生成高性能GPU内核。这一方法提升了开发效率与内核性能，适用于AI推理、科学计算等领域。
本文深入探讨DistilQwen-ThoughtX模型的创新性变长思维链推理机制，通过动态思维链长度调整、多阶段推理优化等技术突破，对比DeepSeek蒸馏模型在复杂逻辑任务中的性能优势，并分析其在金融、医疗等领域的实践价值。
DeepSeek发布推理时Scaling新论文，引发行业对R2模型技术路径与落地价值的深度探讨。本文从论文核心发现、技术突破、应用场景及开发者启示四个维度展开分析。
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