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
本文详细解析本地部署DeepSeek的完整流程，涵盖硬件选型、环境配置、模型下载与优化、推理服务搭建等核心环节，提供分步操作指南与常见问题解决方案，助力开发者实现高效稳定的本地化AI部署。
本文详细介绍如何在5分钟内完成满血版DeepSeek R1模型的本地部署，构建可私有化部署的AI知识库系统。涵盖环境配置、模型加载、知识库集成及调用演示全流程，提供完整代码示例和优化建议。
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本文详细介绍DeepSeek平台接入的全流程，涵盖API调用、SDK集成、数据安全及常见问题解决方案，帮助开发者与企业用户快速实现AI功能部署。
DeepSeek-R1正式发布，性能对标OpenAI o1，采用MIT开源协议构建全栈生态，提供高性价比推理模型API，助力开发者与企业低成本部署AI应用。
本文详细介绍如何在LM Studio中本地部署DeepSeek及其他主流AI模型，涵盖硬件配置要求、软件安装步骤、模型加载与优化方法，帮助开发者和企业用户实现高效、低延迟的本地化AI推理。
本文提出一种基于因果推理的精准康复框架，通过整合因果推理框架、最优动态治疗方案（ODTR）与数字孪生模型，构建动态、个性化的康复体系，为临床决策与康复效果优化提供技术支撑。
SGLang与美团技术团队联合开源投机采样训练框架，实现超大模型推理加速2.18倍，通过动态采样策略和并行计算优化，显著降低计算成本，为AI开发者和企业提供高效解决方案。
本文全面解析Deepseek-Prompt框架的核心机制、技术架构、应用场景及优化策略，结合代码示例与行业实践，为开发者提供从基础认知到高阶应用的系统性指导。
本文深度剖析深度学习训练推理框架的核心技术、架构设计、性能优化策略及工程实践要点，结合主流框架特性对比与典型应用场景，为开发者提供从理论到落地的系统性指导。
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