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开源周第二弹发布DeepEP，一款专为MoE模型设计的并行通信库，通过优化通信模式与负载均衡，显著提升大规模MoE模型的训练与推理效率，助力开发者突破性能瓶颈。
本文深度解析DeepSeek-V3/R1推理系统的技术架构与成本模型，揭示其如何通过动态算力调度、模型压缩优化及硬件协同设计实现545%理论利润率，为AI推理系统商业化提供关键技术路径。
本文聚焦DeepSeek在A股市场的应用，从技术架构、数据优势、量化策略开发及风险控制等维度，系统解析其如何赋能投资者实现智能化决策，并通过代码示例与实操建议提升策略落地性。
本文全面解析DeepSeek的使用方法，涵盖基础操作、API调用、模型优化、应用场景及最佳实践，助力开发者与企业用户高效利用AI能力。
北大手册第Ⅲ版正式发布，聚焦DeepSeek-R1推理模型技术细节与工程实践，提供从理论到落地的全流程指导，助力开发者与企业用户掌握前沿AI推理能力。
本文深入探讨Ollama框架与DeepSeek系列大模型的结合应用，解析其如何通过轻量化部署、本地化推理和灵活调优满足开发者与企业用户的个性化AI需求，同时提供代码示例与性能优化指南。
本文深入解析DeepSeek-R1如何通过强化学习技术突破传统语言模型推理瓶颈，系统阐述其技术架构、训练策略与性能优势，为开发者提供可复用的模型优化路径。
DeepSeek与清华大学联合发布推理时Scaling论文，提出动态计算分配框架，突破传统Scaling Law局限，实现推理效率与精度的双重提升。
DeepSeek-GRM模型正式发布，引入“推理时Scaling”技术，通过动态资源分配优化推理效率，为下一代模型R2奠定技术基础。本文解析其技术原理、应用场景及对开发者的实践价值。
清华大学与DeepSeek联合推出DeepSeek-GRM奖励模型，通过引入"自我批评"机制实现推理性能的持续优化，为AI训练范式带来突破性变革。
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