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。
本文深入剖析云原生模型推理服务框架KServe，从架构设计、核心功能到实践应用，揭示其如何通过标准化、可扩展的方案解决模型部署与推理的复杂问题，为开发者提供高效、可靠的AI服务落地路径。
本文详细探讨ResNet推理模型的体积影响因素、不同变体的模型大小，以及ResNet框架的核心设计思想、结构组成与应用实践，为开发者提供模型优化与部署的实用指南。
本文深入解析大模型推理框架vLLM的源码结构，从架构设计、关键模块到实现细节逐一拆解，帮助开发者理解其高效推理的核心机制，并提供实践建议。
本文深入探讨OR算法与ML模型混合推理框架的架构演进，从早期独立系统到深度融合架构，分析技术融合点、性能优化策略及典型应用场景，为开发者提供混合推理框架设计的实用建议。
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