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MoE训练与推理EP通信库DeepEP，为大规模模型开发提供高效、灵活的通信解决方案，助力开发者应对算力与效率挑战。
本文详细介绍如何通过LM Studio工具实现DeepSeek R1推理模型的本地化部署，涵盖环境配置、模型加载、性能优化等全流程，助力开发者构建私有化AI推理环境。
DeepSeek等华人团队在LLM推理领域实现革命性突破，数学逻辑能力显著提升，获AI2顶级专家高度评价，为AI开发提供新范式。
90%用户忽略的DeepSeek优化技巧：通过精准指令工程与上下文管理，将回复准确率提升40%以上，掌握模型能力边界与动态调整策略是关键。
DeepSeek通过动态稀疏计算、混合精度训练等技术创新，重构AI推理与训练范式，为开发者提供高性价比的开源解决方案，推动AI技术普惠化。
本文探讨如何利用DeepSeek-R1模型与推理时间缩放技术，实现GPU内核的自动化生成与优化。通过模型解析计算图、生成CUDA代码，并结合动态资源分配策略，开发者可显著提升开发效率与内核性能。
DeepSeek宣布开源FlashMLA推理加速框架，GitHub Star量突破万级，引发AI开发者社区热议。该技术通过动态内存优化与硬件感知调度，实现大模型推理性能3倍提升，为AI应用落地提供关键基础设施。
本文聚焦DeepSeek-R1推理大模型调优，从参数配置、数据优化、硬件适配到监控体系构建，提供系统性调优指南，助力开发者提升模型推理效率与精度。
清华团队开源的「赤兔」推理引擎通过动态张量并行、自适应内存管理和硬件感知优化，使DeepSeek模型推理成本降低50%、速度提升100%，为AI大模型落地提供高效解决方案。
本文深入探讨中科驭数高性能网卡如何通过低延迟、高吞吐、智能流量调度及可编程能力，为DeepSeek推理模型提供高效网络底座，并分析其技术优势、应用场景及对AI推理性能的显著提升。
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