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-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。
本文为开发者提供一套完整的DeepSeek本地环境搭建方案，涵盖硬件选型、软件安装、依赖配置及优化调试全流程，帮助开发者快速构建高性能的本地AI开发环境。
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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。
本文从技术原理出发，系统梳理人脸识别的发展脉络，深入解析其核心算法与关键技术，结合典型应用场景探讨技术落地中的挑战与优化策略，为开发者提供从理论到实践的完整指南。
本文详细解析如何在本地环境部署开源大模型DeepSeek-r1，涵盖硬件配置、环境搭建、模型优化及生产环境实践，为开发者提供全流程技术指导。
本文详细介绍如何基于飞桨PaddleNLP 3.0框架实现DeepSeek-R1蒸馏大模型的本地化部署，涵盖环境配置、模型加载、推理优化等全流程技术要点，提供可复用的代码示例与性能调优方案。
本文详解如何通过Ollama工具实现DeepSeek大模型的一键式本地部署，涵盖环境配置、安装流程、模型加载及常见问题解决，助力开发者快速构建隐私安全的AI应用。
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