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最新推出的R1模型以接近o1的推理性能引发行业震动，其即将开源的决策更将重塑AI技术生态。本文从技术架构、性能突破、开源意义三方面深度解析这一里程碑事件。
最新「科学推理」基准榜单发布，DeepSeek-R1以7级推理能力登顶，o1模型紧随其后。本文深入解析榜单技术细节、模型能力差异及行业影响。
90%用户未掌握的DeepSeek回复优化技巧，通过精准提示词设计实现质量跃升
本文探讨如何通过多模态融合与逻辑架构设计，使大语言模型（LLM）具备视觉感知与复杂推理能力，涵盖技术原理、实现路径及实践案例，为开发者提供可落地的解决方案。
本文聚焦Python推理机的实现路径，从规则引擎到机器学习模型的集成方法，详细解析推理逻辑设计、性能优化策略及典型应用场景，为开发者提供可落地的技术方案。
本文从人脸姿态估计的技术原理出发，系统阐述其核心算法、应用场景及优化策略，结合代码示例与工程实践，为开发者提供可落地的技术指南。
DeepSeek通过技术创新重构AI推理与训练范式，以开源模式推动行业效率跃升，为开发者与企业提供高性能、低成本的解决方案。
DeepSeek R1 0528版本实现思维推理能力跃升，通过动态知识图谱重构、多模态推理引擎升级及自适应优化机制，显著提升复杂场景下的逻辑分析、跨领域推理及实时决策能力，为开发者与企业用户提供更高效、精准的AI解决方案。
DeepSeek通过动态稀疏计算、混合精度量化等技术创新，结合开源生态构建，重构了AI推理与训练范式，为开发者提供高效、低成本的AI开发工具，推动行业技术普惠。
DeepSeek开源MoE训练与推理EP通信库DeepEP，以高效通信框架降低分布式训练成本，支持异构设备互联，提供灵活API与社区协作生态，助力开发者突破AI模型训练瓶颈。
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