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
港中文MMLab推出MME-COT基准测试，系统对比DeepSeek、OpenAI、Kimi视觉推理能力，为开发者提供量化评估工具，揭示多模态模型技术差异与发展方向。
本文从云原生架构出发，深入解析KServe作为模型推理服务框架的核心设计理念，涵盖其架构特性、性能优化机制及典型应用场景，为AI工程化落地提供技术选型参考。
本文深入探讨DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型与MindIE推理框架的融合实践，从模型特性、环境部署、性能优化到行业应用场景，为开发者提供全流程技术指南。
本文深入探讨OR算法与ML模型混合推理框架的架构演进，从基础融合到高级优化，解析技术原理与实践案例，为开发者提供架构设计与性能调优的实用指南。
本文聚焦云原生技术如何成为DeepSeek分布式推理系统的效能倍增器，从架构设计、资源调度、弹性伸缩等维度展开分析，结合Kubernetes、Service Mesh等工具链，揭示云原生技术如何实现推理任务的高效并行、资源利用率提升及运维成本优化。
本文详细阐述微信公众号与小程序实现人脸核身的技术路径，涵盖微信原生能力调用、第三方服务集成及安全合规要点，为开发者提供全流程解决方案。
DeepSeek团队宣布即将开源新一代推理模型DeepSeek-R1，其性能指标直逼OpenAI o1模型，引发AI社区高度关注。本文将从技术架构、性能对比、开源价值三个维度展开深度解析。
本文聚焦大模型推理框架性能指标，从核心指标定义、评估方法到优化策略进行系统解析，结合实际场景与代码示例，帮助开发者构建高效、稳定的推理系统。
本文深度解析DeepSeek框架的三大核心特点：高效计算优化、动态模型架构支持及可扩展性设计。通过技术原理剖析、代码示例及行业应用场景分析，为开发者提供从算法优化到工程落地的全链路指导。
本文提出一种基于神经逻辑编程的语言模型推理框架，通过融合神经网络的表征能力与逻辑编程的符号推理，实现可解释、高效率的推理过程。框架结合概率图模型与一阶逻辑规则，支持动态规则更新与多任务学习，适用于医疗诊断、金融风控等需要透明决策的场景。
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