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
本文详细解析了基于飞桨框架3.0部署DeepSeek-R1蒸馏版模型的全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及性能调优等关键环节，为开发者提供可复用的本地化部署方案。
本文深度解析DeepSeek LLM到DeepSeek R1的进化逻辑，从架构升级、能力跃迁到应用场景拓展，揭示大模型技术突破的关键路径。
本文详解基于飞桨PaddleNLP 3.0框架的DeepSeek-R1蒸馏大模型本地化部署全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务化部署等关键环节，助力开发者实现高效可控的AI应用落地。
DeepSeek 作为深度学习大模型领域的创新者，凭借其突破性架构、高效训练策略与多场景应用能力，正在重塑AI技术生态，本文将从技术原理、应用场景及开发实践三方面深度解析其核心价值。
本文从基础概念、技术架构、训练方法、应用场景四个维度系统解析AIGC大模型的理论体系，为开发者提供从原理到实践的完整知识框架，助力技术选型与模型优化。
本文深度解析DeepSeek-R1模型的本地化部署方案，涵盖671B满血版与轻量化蒸馏模型的部署细节，重点介绍联网能力、本地知识库集成及硬件适配策略，为开发者提供从环境配置到应用落地的全流程指导。
本文从技术架构、训练优化、应用场景三个维度深度解析DeepSeek大模型，揭示其高效能实现的底层逻辑，并提供可落地的技术实践指南。
本文深入解析DeepSeek模型压缩与量化技术原理，从参数剪枝、知识蒸馏到量化策略，系统阐述如何实现大模型轻量化部署，并结合工业级场景提供实践指南。
本文深度解析DeepSeek模型压缩技术，通过剪枝与量化的协同作用，实现AI模型体积缩减90%的同时保持性能稳定，为开发者提供高效轻量化方案。
本文详细解析DeepSeek模型从2B到1.5B的压缩过程，涵盖参数剪枝、量化优化、知识蒸馏等核心策略，结合实战案例与代码示例，为开发者提供可落地的模型轻量化指南。
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