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
本文聚焦Llama微调模型的核心方法论，系统阐述参数优化、数据工程与部署策略，结合代码示例与行业案例，为开发者提供从理论到落地的全链路指导。
本文从参数效率、数据选择、领域适配三大维度，深度解析微调大模型的核心方法论，提供从LoRA到全参数微调的实操指南，助力开发者在有限资源下实现模型性能跃升。
本文深入解析DeepSeek作为AI开发全生命周期管理工具的核心价值，通过技术架构拆解、典型应用场景分析及开发者实践指南，揭示其如何通过深度搜索能力重构AI开发范式。结合代码示例与行业案例，为不同规模团队提供可落地的技术解决方案。
本文详细解析Ollama模型微调的核心方法，涵盖参数配置、数据准备、训练策略及优化技巧，为开发者提供可落地的技术方案。通过代码示例与场景分析，助力实现模型性能与效率的双重提升。
本文深入探讨了"Freeze微调embedding"技术，解释了其原理、优势及实现方法。通过冻结embedding层，该技术能显著提升模型训练效率，减少计算资源消耗，并保持模型对原始知识的理解能力。文章还提供了具体实现示例和实用建议，帮助开发者有效应用这一策略。
本文全面解析DeepSeek技术体系，从核心架构到行业应用，提供开发实践指南与性能优化策略，助力开发者高效构建AI解决方案。
本文从DeepSeek-R1大模型的技术架构解析出发，系统阐述本地部署方案、训练微调方法及代码实战技巧，为开发者提供从理论到落地的全链路指导。
本文全面解析人工智能大语言模型微调技术中的四大主流方法：SFT监督微调、LoRA微调、P-tuning v2微调及Freeze监督微调，深入探讨其原理、实现细节与适用场景，为开发者提供系统化的技术指南。
本文聚焦Ollama框架的微调试技术，深入解析参数调优、模型结构优化、性能监控与问题诊断等核心环节，提供可落地的调试策略与代码示例，助力开发者实现模型性能的精准提升。
本文深度解析DeepSeek框架的核心架构、技术优势与应用场景，通过代码示例与实战经验，为开发者提供从入门到进阶的全流程指导。
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