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
本文详细阐述了Java对接本地DeepSeek模型的全流程，涵盖环境准备、模型部署、API调用及性能优化，助力开发者高效实现本地化AI应用。
本文深入解析了使用DeepSeek框架训练ONNX模型的完整流程，涵盖环境配置、模型优化、训练策略及部署应用，为开发者提供从理论到实践的全方位指导。
本文深入解析动量蒸馏EMA蒸馏指数的核心原理、技术实现与优化方法，结合数学推导与代码示例，为开发者提供从理论到实践的完整指南。
本文聚焦联邦学习中的模型异构问题，提出基于知识蒸馏的协同训练框架，通过软标签传递、特征对齐和参数解耦技术，实现异构模型在隐私保护下的高效协同，为跨机构AI协作提供可落地的解决方案。
本文深入探讨联邦学习中模型异构问题的核心挑战，系统阐述知识蒸馏技术在解决模型架构差异、提升协作效率中的关键作用，并提出可落地的技术实现方案。
本文从遮挡检测与特征融合双维度切入，提出一种结合注意力机制与多尺度特征提取的鲁棒人脸识别框架。通过实验验证，该方案在口罩、墨镜等常见遮挡场景下识别准确率提升27.3%，且推理速度达32ms/帧，为实际部署提供可靠技术路径。
本文详细解析DeepSeek模型中temperature参数的作用机制，从理论原理到实践应用，提供参数调优方法论及代码示例，帮助开发者精准控制模型输出特性。
北大团队通过分合蒸馏技术，将模型参数压缩至DeepSeek满血R1的5%，性能持平的同时大幅降低推理成本，为AI落地提供新范式。
本文深入探讨Java环境下人脸识别重复识别的技术实现，涵盖算法选择、性能优化及实际应用场景，为开发者提供可操作的解决方案。
本文聚焦神经网络模型蒸馏技术及其在模型建立中的应用，系统阐述蒸馏原理、方法及实践路径，结合代码示例与工程优化策略，为开发者提供从理论到落地的全流程指导。
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