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
本文详细解析在本地计算机部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖硬件配置、环境搭建、模型优化及常见问题解决方案，助力开发者实现AI模型本地化部署。
本文详细解析如何在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型，涵盖硬件选型、环境配置、模型下载与转换、推理服务搭建及性能优化全流程，为开发者提供可落地的技术方案。
本文为DeepSeek新手提供系统化使用指南，涵盖基础操作、进阶技巧、行业应用场景及常见问题解决方案，帮助用户快速掌握AI工具的高效使用方法。
DeepSeek V3通过架构创新与工程优化，将千亿参数大模型训练成本降低70%，本文深度解析其技术原理，并提供从环境搭建到模型部署的全流程教程。
DeepSeek-R1正式发布，性能对标OpenAI o1，以MIT开源协议+全栈生态重构AI开发范式，提供高性价比推理API服务，助力开发者与企业突破算力与成本瓶颈。
本文深入剖析Deepseek模型的训练方法体系，从分布式训练架构、混合精度训练、课程学习策略到正则化技术，系统阐述其如何通过算法优化与工程实现提升训练效率与模型性能。结合实际场景提供参数调优建议，助力开发者构建高效AI训练系统。
本文深度解析DeepSeek R1的混合专家架构、训练流程、本地部署方法及硬件适配方案，帮助开发者快速掌握模型核心机制与工程化实践。
DeepSeek-R1低成本训练的核心在于算法优化、硬件适配与数据高效利用的协同创新，为AI模型开发提供了可复制的低成本范式。
本文详细解析私有LLM（DeepSeek）从数据准备到模型部署的全流程，涵盖硬件选型、模型训练、优化压缩及生产环境部署等关键环节，提供可落地的技术方案与工具链建议。
本文揭秘10个能显著提升Deepseek模型效能的隐藏提示词，通过结构化指令设计、参数优化和场景化应用，帮助开发者突破基础交互局限，实现AI模型的高效训练与精准输出。涵盖指令工程核心技巧、多轮对话管理、领域知识注入等关键维度，提供可复用的提示词模板与实操案例。
写文章
我的文章