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宣布开源FlashMLA推理加速框架，GitHub Star量突破万级，引发AI开发者社区热议。该技术通过动态内存优化与硬件感知调度，实现大模型推理性能3倍提升，为AI应用落地提供关键基础设施。
本文聚焦DeepSeek-R1推理大模型调优，从参数配置、数据优化、硬件适配到监控体系构建，提供系统性调优指南，助力开发者提升模型推理效率与精度。
全球首个「科学推理」基准榜单发布，DeepSeek-R1以7级推理能力登顶，o1模型紧随其后。本文深度解析榜单技术标准、模型能力差异及行业影响，为开发者提供模型选型与优化指南。
清华团队开源的「赤兔」推理引擎通过动态张量并行、自适应内存管理和硬件感知优化，使DeepSeek模型推理成本降低50%、速度提升100%，为AI大模型落地提供高效解决方案。
本文深入探讨中科驭数高性能网卡如何通过低延迟、高吞吐、智能流量调度及可编程能力，为DeepSeek推理模型提供高效网络底座，并分析其技术优势、应用场景及对AI推理性能的显著提升。
DeepSeek最新模型推理性能逼近OpenAI o1，且宣布即将开源，这一突破或将改变AI技术生态，为开发者提供高性能、低门槛的推理解决方案。
本文从技术架构、算法创新、工程优化及行业适配四个维度，系统解析DeepSeek的核心特点，结合代码示例与场景化应用，为开发者与企业用户提供技术选型与优化实践指南。
本文深入剖析传统提示词设计对Deepseek算力的低效利用问题，系统阐述多跳推理的核心机制与实施路径。通过构建"问题拆解-知识链构建-动态反馈"三阶段模型，结合代码示例与场景化方案，为开发者提供可落地的算力优化策略，助力模型输出质量提升300%以上。
从理论到实践，深度解析DeepSeek-R1模型复现的关键技术路径与100天研究历程，为开发者提供可复用的工程化经验。
在AI模型参数规模持续膨胀的背景下，一个仅用2700万参数的推理模型却实现了对DeepSeek和Claude的超越。本文从技术架构、训练策略和性能验证三个维度，揭示其突破性创新。
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