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
本文详细解析了如何通过LM Studio工具将DeepSeek R1推理模型部署至本地环境，涵盖环境配置、模型加载、推理测试及优化策略，为开发者提供从零开始的完整指南。
本文深度解析DeepSeek-R1技术架构，从混合专家模型优化、动态推理路由、稀疏激活策略等核心技术创新出发，结合量化压缩与硬件协同设计，揭示其实现推理效率与质量双提升的技术路径。
本文聚焦清微智能对DeepSeek模型的全面适配，涵盖硬件架构优化、软件栈整合及行业应用案例，为开发者与企业提供从部署到优化的全流程指导。
本文为开发者及企业用户提供DeepSeek入门全流程指南，涵盖技术原理、开发环境搭建、核心功能实现、性能优化及典型应用场景，助力快速掌握AI开发能力。
本文详细解析如何在VScode中集成DeepSeek代码补全与AI辅助开发工具，涵盖环境配置、插件安装、功能调试及实战案例，助力开发者提升编码效率。
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UCLA计算机科学系推出「变色龙推理框架」，在表格数学推理任务中实现98.78%的准确率，通过动态适应机制和跨模态推理能力解决复杂逻辑问题，为AI数学推理提供新范式。
DeepSeek R1 0528版本在思维链构建、多模态推理、动态知识融合等方面实现跨越式升级，通过结构化推理框架与自适应优化机制，为开发者提供更精准、高效的AI推理能力。
DeepSeek发布全新开源大模型DeepSeek R1，在数学推理、代码生成及多任务处理能力上实现突破，其数学推理性能超越LLaMA-2，为开发者与企业用户提供高性能、低成本的AI解决方案。
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