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
本文详细介绍如何通过LM Studio工具实现DeepSeek R1推理模型的本地化部署，涵盖环境配置、模型加载、性能优化等关键步骤，为开发者提供完整的LLM私有化解决方案。
本文深度解析DeepSeek如何通过技术创新重构AI推理与训练范式，探讨其开源生态、动态稀疏计算、异构训练架构等核心突破，结合代码示例与行业实践，为开发者与企业提供可落地的技术优化路径。
DeepSeek开源MoE训练、推理EP通信库DeepEP，助力开发者突破性能瓶颈，实现高效分布式训练与推理，推动AI大模型技术普惠化。
华人团队DeepSeek等在LLM推理领域取得突破性进展，实现推理能力暴涨与数学逻辑“开挂”，获AI2大牛高度评价。
本文揭秘提升DeepSeek回复质量的终极技巧——指令工程（Prompt Engineering），通过结构化指令设计、上下文控制、角色设定三大核心策略，帮助开发者突破模型性能瓶颈，实现90%用户尚未掌握的精准交互。
DeepSeek通过动态稀疏计算、混合精度训练等技术创新，结合开源生态构建，重构AI推理与训练范式，为开发者提供高效、灵活、低成本的解决方案。
DeepSeek即将开源的推理模型，在性能上与o1模型接近，同时以开源形式推动AI技术普惠，为开发者提供高效、低成本的推理解决方案。
本文深入解析中科驭数高性能DPU网卡如何通过低延迟、高吞吐与智能卸载技术，为DeepSeek推理模型构建高效网络底座，涵盖技术架构、性能优化及实际应用价值。
DeepSeek发布全新开源大模型DeepSeek-Math，在数学推理任务中展现显著优势，性能超越主流开源模型LLaMA-2，为AI数学应用提供更优解决方案。
DeepSeek开源MoE训练与推理EP通信库DeepEP，旨在解决大规模模型训练中的通信瓶颈，通过创新通信机制显著提升并行效率，为开发者及企业用户提供高性能、易集成的解决方案。
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