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大模型高性能核心技术与多模态融合开发》发布，展示高性能计算架构与多模态融合技术突破，推动AI技术迈向新高度。
本文深度解析DeepSeek平台核心技术架构与开发流程，通过代码示例与行业案例，系统阐述AI模型部署、优化及行业解决方案，助力开发者与企业实现从基础应用到商业落地的全链路掌握。
本文详解基于飞桨框架3.0的DeepSeek-R1蒸馏模型本地部署全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务封装等核心环节，提供完整代码示例与性能调优方案。
本文深度解析DeepSeek模型各版本硬件要求，涵盖基础版、专业版、企业版、旗舰版及定制版，提供GPU/CPU选型、内存/存储配置、网络带宽等关键参数，并给出硬件选型与成本优化建议。
本文深度解析DeepSeek模型压缩技术，通过剪枝与量化两大核心手段，实现AI模型90%的体积缩减而不损失性能，探讨技术原理、实践方法及行业应用价值。
本文详解DeepSeek模型从2B到1.5B的压缩技术路径，涵盖量化、剪枝、知识蒸馏等核心方法，结合实战案例提供可复用的优化方案。
本文深度解析DeepSeek-V3的技术架构，从混合专家模型、并行计算框架到数据工程体系，全面揭示其实现高效推理与低延迟响应的技术路径，为AI开发者提供可复用的架构设计经验。
本文深入探讨DeepSeek模型从2B参数压缩至1.5B的实战经验，涵盖剪枝、量化、知识蒸馏等核心技术，结合实际案例与代码示例，解析模型瘦身过程中的关键挑战与解决方案，为开发者提供可复用的压缩策略。
本文详细解析DeepSeek模型各版本硬件需求，涵盖基础版、专业版、企业版及旗舰版的GPU、内存、存储等配置要求，提供实测数据与优化建议，助力开发者与企业用户高效部署。
本文聚焦DeepSeek模型在边缘设备中的压缩与部署挑战，从量化压缩、架构优化、硬件适配等维度剖析技术瓶颈，结合工业检测、自动驾驶等场景提出解决方案，为AI模型轻量化落地提供系统性指导。
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