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发布开源大模型R1，在数学推理任务中表现超越LLaMA-2，通过创新性架构设计与训练方法，为开发者提供高性能、低门槛的AI工具。
本文汇总了数学、代码、科学、谜题四大领域的高质量推理数据集，助力开发者复现DeepSeek超强推理能力，提供可落地的技术路径与实践建议。
清华团队开源「赤兔」推理引擎，实现DeepSeek模型推理成本减半、速度翻番，为AI开发者提供高效低成本的解决方案。
本文从注册机制的基础设计出发，系统阐述用户注册流程、数据验证、密码安全及多因素认证等核心环节，结合技术实现与安全实践，为开发者提供可落地的解决方案。
本文揭示90%用户未掌握的DeepSeek回复优化核心技巧——指令工程，通过结构化指令设计、上下文控制、角色设定三大维度，结合代码示例与场景化分析，提供可落地的质量提升方案。
本文通过知识储备、逻辑推理、编程能力、数学解题四大维度，对DeepSeek、GPT-4、Claude、Gemini等主流AI模型进行系统性评测，揭示不同模型的技术优势与适用场景，为开发者与企业提供选型参考。
本文通过实测验证FlashMLA技术对DeepSeek-V2-Lite模型的推理加速效果，展示16%性能提升的量化数据，并深入解析技术实现原理与云上部署优化方案。
DeepSeek宣布开源FlashMLA推理加速核心技术，GitHub仓库Star量在48小时内突破5000，技术文档显示其通过动态内存优化和算子融合实现2-5倍推理速度提升，开发者社区正积极验证其在大模型部署中的落地价值。
本文深入解析PAIFuser框架，探讨其如何通过硬件感知优化、动态计算图重构及分布式训练策略，显著提升图像视频模型的训练与推理效率，为开发者提供高效、灵活的AI开发工具。
DeepSeek宣布开源MoE训练/推理通信库DeepEP，通过优化专家并行（EP）通信机制显著提升模型效率与可扩展性，为AI开发者提供高性能、低延迟的分布式训练解决方案。
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