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
清华团队打造的《DeepSeek 从入门到精通 2025》电子书，104页系统化指南，覆盖从基础到进阶的AI开发全流程，附免费领取方式。
本文详细解析蓝耘智算平台多机多卡分布式训练DeepSeek模型的全流程，涵盖环境配置、数据准备、模型优化、分布式训练策略及故障排查，助力开发者高效完成大规模AI模型训练。
本文深入解析DeepSeek-V3的混合专家（MoE）架构特性，提供从环境配置到实际部署的完整指南，结合代码示例展示其在NLP任务中的高效应用。
本文系统梳理DeepSeek研究框架（2025版）的核心架构、技术突破及行业应用场景，结合开发者与企业用户痛点，提供从理论到实践的完整指南，助力技术选型与业务创新。
英伟达RTX 5090/5070 Ti显卡因制造问题面临供应压力，DeepSeek-R1大模型则凭借开源优势登顶Hugging Face平台，揭示硬件与AI软件领域的双重变革。
本文从计算资源、内存与存储、网络架构、GPU加速与专用硬件、扩展性与高可用性五个维度，详细解析部署DeepSeek所需的硬件配置要求，帮助开发者和企业用户构建高效、稳定的AI推理环境。
清华大学开源赤兔大模型推理引擎，助力DeepSeek实现推理成本减半、吐字效率翻倍，为AI大模型应用提供高效低成本解决方案。
本文深度解析DeepSeek R1模型的技术架构、核心创新点及其对AI推理领域的颠覆性影响，从架构设计、算法优化到应用场景展开系统性探讨，为开发者提供技术选型与落地实践的参考框架。
本文深入解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的硬件配置、环境搭建、知识库集成及联网优化策略，提供可复现的技术路径与性能调优建议。
本文深度解析DeepSeek推理优化的核心技巧，从硬件选型、模型精简到并行计算，提供可落地的优化方案，助力开发者实现推理速度提升与成本降低的双重目标。
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