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DeepSeek-R1模型训练中使用的GRPO奖励函数公式，从基础原理到数学推导，结合实际训练场景，为开发者提供可操作的优化建议。
本文详细介绍如何通过MaxCompute与DataWorks的协同，结合DeepSeek-R1蒸馏模型，实现基于企业私有数据的高效微调。涵盖数据预处理、特征工程、模型训练及部署全流程，助力企业构建定制化AI能力。
DeepSeek-R1通过创新性混合训练架构、动态注意力优化与开源生态协同，在效率、精度与可扩展性上全面超越OpenAI o1，重新定义开源大模型训练范式。
本文详细解析了在腾讯云容器服务（TKE）上部署AI大模型DeepSeek-R1的全流程，涵盖资源规划、环境配置、模型优化及运维监控，为开发者提供可落地的技术方案。
本文深度解析DeepSeek-R1模型迁移的核心技术，揭示如何通过数据蒸馏、参数压缩和迁移学习框架，以最低0.3%的原始训练数据实现模型性能无缝迁移，为企业提供降本增效的AI部署方案。
本文详细阐述如何利用Spring AI框架与Ollama本地化推理引擎，实现DeepSeek-R1大模型的API服务部署与调用，涵盖环境配置、服务封装、性能优化及安全管控等核心环节。
本文详细介绍如何利用Spring AI框架与Ollama工具链，快速构建并部署DeepSeek-R1大模型的本地化API服务，涵盖环境配置、服务封装、API接口设计及调用示例，助力开发者高效集成AI能力。
DeepSeek-R1最新版本通过架构优化与算法革新，在推理速度、多模态交互、API扩展性三大维度实现突破性升级，实测推理效率提升40%，多模态响应延迟降低至120ms，为开发者提供更高效、灵活的AI开发工具链。
本文深度解析DeepSeek-R1本地部署的硬件配置要求与优化策略，重点阐述"满血版"配置的技术实现路径及性能优势，为开发者提供可落地的部署方案。
Jay Alammar作为《袋鼠书》作者，深入解析DeepSeek-R1模型的核心技术架构，从稀疏注意力机制到动态路由算法，揭示其高效推理与低资源消耗的底层逻辑。
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