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
本文详细解析DeepSeek定制训练中的微调与推理技术，从基础原理到实践应用，结合代码示例与优化策略，为开发者提供可落地的技术指南。
本文详细介绍如何基于DeepSeek R1开源模型进行个性化微调，并结合Ollama框架实现本地化部署，帮助开发者构建低成本、高可控的AI解决方案。
本文深度解析DeepSeek R1模型的技术架构与微调方法，涵盖模型特点、参数配置、微调策略及代码实现，为开发者提供从理论到实践的全流程指导。
本文系统阐述如何将通用大模型DeepSeek R1通过参数优化与领域适配，转化为具备专业医疗诊断能力的DeepDoctor系统。通过分层微调策略、医疗知识注入、临床推理强化三大核心方法，结合真实场景验证，构建可解释、可信赖的AI医疗决策引擎。
本文深入解析DeepSeek大模型微调技术，从理论框架到实践路径，揭示如何通过参数优化、领域适配和持续迭代，将通用大模型转化为垂直场景下的高性能专属AI。
本文详细阐述如何利用本地DeepSeek模型在自建数据集上进行高效微调，涵盖环境配置、数据准备、模型训练与优化全流程，帮助开发者实现模型定制化。
本文深度解析DeepSeek R1-32B医疗大模型微调全流程，提供从数据准备到部署的完整技术方案，包含可复现的代码示例与关键参数配置建议。
本文深入解析DeepSeek模型微调技术在金融行业风险评估中的实战应用，通过参数优化、数据精炼、架构调整三大核心策略，实现模型训练成本降低90%的同时，保持评估准确率与泛化能力。结合银行信贷审批场景，提供可复用的技术路径与成本优化方案。
本文深入探讨如何通过参数优化、领域数据增强和医疗知识图谱融合，将通用AI模型DeepSeek R1微调为具备临床决策能力的DeepDoctor系统。文章详细阐述数据准备、模型架构调整、评估体系构建等关键环节，并提供可复用的技术方案。
DeepSeek发布微调秘籍与升级版全家桶工具，提供参数优化、场景适配等核心方法，助力开发者提升模型性能与开发效率，推动AI应用快速落地。
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