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系列新模型正式上线昇腾社区，为AI开发者提供高效推理与训练支持，推动AI应用在多场景落地。
本文深入探讨DeepSeek框架下小样本学习（Few-Shot Learning）与模型微调技术的进阶应用，涵盖技术原理、实践策略及行业案例，为开发者提供从理论到落地的全流程指导。
本文通过系统性基准测试，全面解析DeepSeek 70B中文大模型在语言理解、逻辑推理、代码生成等核心维度的性能表现，结合技术原理与实测数据揭示其创新突破，为开发者与企业用户提供选型决策参考。
本文围绕coherenceModel的参数调优与模型选择展开，从理论机制、参数分类、优化策略到实践案例，系统性阐述如何通过参数配置提升模型一致性评估效果，并提供可落地的技术实现方案。
本文深度解析MiniAI大模型在本地化部署中的成本优势，通过架构优化、量化压缩等技术实现成本降低，对比DeepSeek在硬件投入、能耗、维护等方面的差异，并提供具体部署方案与适用场景分析。
本文详细解析了使用LLaMA-Factory框架训练DeepSeek大模型并实现本地部署的全流程，涵盖环境配置、模型训练、优化策略及部署实践，助力开发者低成本构建高效AI应用。
本文深度解析DeepSeek API的用量模型、价格体系及核心术语，帮助开发者与企业用户精准掌握资源消耗逻辑与成本控制方法，涵盖用量计算、阶梯定价策略及关键技术概念。
本文探讨了VotingRegressor模型与Reynolds Stress模型在参数优化中的协同作用，重点分析了VotingRegressor的集成策略与参数调优方法，以及Reynolds Stress模型在湍流模拟中的参数敏感性。通过实际案例展示了两者结合在工程应用中的性能提升，为复杂系统建模提供了新思路。
本文详细介绍如何快速搭建OLLAMA本地化推理框架、部署DeepSeek系列模型，并实现与Cherry Studio的无缝对接，构建完整的本地化AI工具链。
本文详细探讨了机器学习模型中超参数选择的意义，对比了超参数与模型参数的差异，并提供了超参数调优的实用策略，助力开发者提升模型性能。
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