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
DeepSeek R1作为AI领域的现象级工具，其免费体验渠道的获取对开发者与企业至关重要。本文深度解析官方API、开源社区、云平台合作及学术合作四大渠道，提供实操指南与避坑建议，助力用户高效掌握技术红利。
本文详细介绍如何基于DeepSeek平台，从零开始系统训练SQL专家能力，涵盖数据准备、模型选择、训练策略、优化技巧及实战应用全流程。
本文为DeepSeek新手提供从基础安装到高级应用的完整指南，涵盖系统要求、核心功能解析、典型应用场景及优化技巧，帮助用户快速掌握DeepSeek的个人使用方法。
DeepSeek凭借开源模型、高效推理架构和垂直领域优化，成为AI开发者的首选工具。本文从技术特性、生态适配、成本优势和开发者体验四大维度，解析其爆火背后的核心逻辑。
本文全面解析DeepSeek各版本的核心特性、技术演进及适用场景，帮助开发者与企业在AI浪潮中精准选择版本，规避版本兼容风险，并提供版本迁移与性能调优的实用策略。
蓝耘智算平台正式发布DeepSeek满血版，以全链路优化、异构计算支持及弹性扩展能力，重新定义AI推理效率与成本边界，为开发者与企业提供高性能、低延迟的智能计算解决方案。
本文深度对比国产三大模型文心、Deepseek与Qwen 3.0，从技术架构、核心能力、应用场景及适用性等方面展开评测，为开发者及企业用户提供选型参考。
DeepSeek R1作为近期爆火的AI推理模型，凭借其高效架构与低成本优势引发开发者热议。本文深度解析官方渠道、云平台、开源社区等五大免费体验路径，提供从环境配置到性能调优的全流程指导，助力开发者快速上手这一现象级AI工具。
本文通过多维实测对比DeepSeek V3、GPT-4o与ChatGPT，揭示新兴模型在性能、成本、场景适配上的突破性优势，为开发者与企业提供AI工具选型决策指南。
本文围绕《2025清华：DeepSeek从入门到精通.pdf》展开，系统梳理DeepSeek框架的核心架构、开发流程与优化策略，结合清华大学计算机系最新研究成果，提供从基础环境搭建到高级模型调优的全流程指导，并附完整技术文档下载链接。
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