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在性能、成本和灵活性上全面超越OpenAI o1，标志着开源大模型训练范式迎来革新，为开发者提供高效、低成本、可定制的AI解决方案。
本文深入解析DeepSeek框架的硬件需求，涵盖CPU、GPU、内存、存储等核心组件的配置标准，提供不同应用场景下的优化方案及实操建议，助力开发者高效部署深度学习模型。
本文深入探讨Java开发者如何高效集成Deepseek工具链，从基础环境配置到高级功能实现，提供全流程技术指导与最佳实践。通过代码示例与性能优化策略，助力开发者构建智能应用。
本文详细拆解DeepSeek R1模型的核心架构设计，结合PyTorch实现关键模块，并提供分阶段训练策略。涵盖从Transformer基础结构到MoE混合专家系统的完整实现路径，适合有PyTorch基础的开发者实践。
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本文详解如何利用Dify与DeepSeek工具链，以零技术门槛实现个性化AI大模型训练。涵盖从数据准备、模型微调到部署应用的全流程，提供可复用的技术方案与优化策略。
DeepSeek AI技能提升训练营第二次直播聚焦模型调优、多场景应用与代码实践，提供开发者从基础到进阶的完整技能提升方案，助力企业用户解决AI开发痛点。
本文深入解析DeepSeek-R1模型训练中使用的GRPO奖励函数公式，从理论背景、公式构成到实际应用场景进行系统性阐述，帮助开发者理解其设计逻辑与优化方向。
本文深入探讨Ollama与DeepSeek在AI模型部署中的协同作用，从模型优化、资源管理到实际应用，为开发者提供高效部署AI模型的全面指南。
聚焦开发者第二次直播核心经验，从技术难点解析到实战避坑指南，助力高效开发
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