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
本文为开发者提供DeepSeek R1深度学习框架的完整学习路径，涵盖基础概念、架构解析、代码实践及优化策略，结合工业级应用场景与可复现的代码示例，助力开发者快速掌握从模型训练到部署的全流程技能。
本文详细解析LM Studio本地部署DeepSeek及其他AI模型的全流程，涵盖硬件配置要求、软件安装步骤、模型加载与优化技巧，帮助开发者及企业用户实现低成本、高效率的本地化AI部署。
本文详细分析DeepSeek模型在不同参数规模下的显卡需求，涵盖显存容量、计算能力、架构兼容性及优化策略，为开发者提供实用的硬件配置建议。
本文聚焦AIGC时代下本地化大模型部署需求，详解如何通过Proxmox VE（PVE）虚拟化平台实现显卡直通，为开发者提供低成本、高性能的AI计算基础设施构建方案。
DeepSeek-V2-Lite作为一款轻量级MoE模型，以16B总参数、2.4B活跃参数和40G显存占用为核心优势，实现了高效推理与灵活部署。本文从技术架构、性能优化及实际应用场景出发，解析其如何通过动态路由机制和参数稀疏化设计降低计算成本，同时提供代码示例与部署建议，助力开发者与企业快速落地AI应用。
面对Deepseek官网频繁卡顿，本文详解如何通过蓝耘平台高效使用Deepseek-R1/V3满血版，提供免费500万Tokens获取方法及性能优化技巧。
清华大学推出的BMInf工具包通过内存优化与并行计算技术，使千元级显卡也能高效运行百亿参数大模型，显著降低AI推理门槛，为开发者提供高性价比解决方案。
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本文深入探讨新显卡在深度学习领域的架构创新与技术突破，从硬件设计到软件优化，解析其对AI训练与推理的革命性影响，为开发者提供选型与优化指南。
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