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
本文聚焦模型推理场景下CPU与GPU的并行计算框架，深入解析异构计算架构设计原理、任务分配策略及性能优化方法。通过实际案例展示如何结合CPU的通用计算能力与GPU的并行计算优势，实现推理效率与资源利用率的双重提升，为AI工程化落地提供可落地的技术方案。
本文围绕DeepSeek模型定制化训练展开，深入探讨LoAR架构优化、COT推理增强与SFT微调技术的协同应用，提供可落地的模型优化方案与代码示例，助力开发者构建高性能领域模型。
本文深入解析了DeepSeek-R1等大模型在复杂推理任务中出现的"过度思考"问题，提出一种基于动态注意力剪枝与梯度约束的新框架。通过实验证明该框架可降低37%的计算冗余，同时保持98%的任务准确率，现已开源并提供详细实现指南。
本文提出一种基于自对抗生成网络（Self-Adversarial Generative Adversarial Network, SGAN）的人体姿态估计模型SGANPose，通过引入生成器与判别器的动态博弈机制，显著提升复杂场景下的姿态估计精度与鲁棒性。实验表明，该模型在MPII、COCO等基准数据集上取得SOTA性能，尤其在遮挡、光照变化等挑战性场景中表现突出。
本文深度解析FlashMLA技术如何通过内存访问优化与并行计算架构，在云环境中实现DeepSeek-V2-Lite推理性能16%的提升，结合实测数据与部署方案，为AI开发者提供可落地的优化路径。
DeepSeek正式发布V3.1模型，其核心创新在于混合推理架构的引入，通过动态任务分配、多模态协同与自适应优化，显著提升推理效率与精度，为AI应用提供更灵活、高效的解决方案。
本文从架构设计、性能优化、生态兼容性等维度，深度剖析DeepSeek框架与TensorFlow、PyTorch等主流框架的技术差异，结合代码示例与实测数据，为开发者提供框架选型的决策参考。
本文通过架构设计、性能表现、生态支持等维度，系统对比DeepSeek与TensorFlow、PyTorch等主流框架的差异，为开发者提供技术选型参考。
本文深入解析分布式深度学习推理框架的核心架构、技术挑战与优化策略，结合通信优化、负载均衡、模型并行等关键技术，为开发者提供从单机到大规模集群部署的完整指南。
SGLang联合美团技术团队开源投机采样训练框架，实现超大模型推理加速2.18倍，为AI应用落地提供高效解决方案。
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