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
Unsloth框架以7GB显存实现DeepSeek-R1模型本地训练，通过动态显存优化、分布式梯度压缩和混合精度训练三大核心技术，降低AI开发门槛。本文详细解析其技术原理、硬件适配方案及实操指南。
DeepSeek AI技能提升训练营第二次直播聚焦进阶开发实战，涵盖模型微调、工程化部署、行业场景适配等核心技能，通过代码解析、案例拆解与互动答疑，助力开发者突破技术瓶颈，提升AI应用落地能力。
本文深入探讨如何在预算有限的情况下，通过优化技术选型、资源利用和开发策略，实现低成本部署DeepSeek类AI系统。结合开源工具、云服务优化及性能调优技巧，为开发者提供可落地的成本节约方案。
本文围绕大模型RAG、AI智能体、MCP及DeepSeek大模型操作实战展开，系统解析技术原理、应用场景与实战案例，为开发者提供从理论到落地的全流程指导。
本文围绕DeepSeek订单抽取技术展开，从基础概念、技术实现到应用场景进行系统性解析，结合代码示例与优化策略，为企业提供可落地的解决方案。
本文详细解析DeepSeek模型从环境准备到生产部署的全流程，涵盖硬件选型、软件安装、模型优化及监控运维等关键环节，提供可落地的技术方案和避坑指南。
本文深入解析DeepSeek多模态技术的核心架构、应用场景及开发实践，从理论到代码实现全面覆盖，为开发者提供从入门到进阶的技术指南。
本文详细解析如何使用PyTorch从零开始构建DeepSeek R1模型，涵盖其独特的混合注意力架构设计、多阶段训练策略及关键代码实现，为开发者提供可复用的技术方案。
本文深度解析Unsloth框架如何通过显存优化技术，使开发者在消费级显卡（最低7GB显存）上完成DeepSeek-R1模型的训练，涵盖技术原理、实现路径及实操指南。
医学时序图像生成是医学影像与人工智能交叉领域的核心课题，通过动态建模实现疾病进程可视化与治疗响应预测。本文系统梳理技术框架、核心挑战及临床落地路径，为开发者提供从算法设计到工程落地的全流程指导。
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