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
本文详细介绍在蓝耘智算平台上进行多机多卡分布式训练DeepSeek模型的全流程，涵盖环境准备、数据准备、模型配置、分布式训练实施及结果分析等关键环节。
Facebook等机构提出了一种无需人脸检测和关键点定位的实时3D人脸姿态估计新方法，该方法通过直接回归三维参数实现高效姿态估计，为实时应用带来突破。
本文通过图解方式深入剖析DeepSeek-R1等推理型大语言模型的核心架构，从Transformer进化到强化学习优化，揭示其逻辑推理能力的技术本质，为开发者提供可落地的模型优化路径。
本文深入解析DeepSeek R1模型，探讨强化学习如何通过动态策略优化、多目标奖励函数设计及环境交互训练，显著提升大模型的逻辑推理、数学计算与复杂决策能力，为AI开发者提供技术优化路径与实践启示。
本文深度解析DeepSeek的技术本质、近期关键进展及核心应用场景，结合代码示例与行业实践，为开发者与企业用户提供技术选型与落地指南。
本文深度解析DeepSeek开源周Day6发布的V3、R1推理系统，从架构设计、技术突破到行业应用展开探讨，揭示其如何通过动态稀疏计算、自适应推理优化等创新技术，重新定义AI推理效率与成本边界，为开发者与企业提供可落地的技术方案与战略启示。
本文聚焦DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型与vllm框架的推理加速方案，从模型优化、框架配置到实际部署全流程拆解，提供可复用的技术实现路径与性能调优策略。
本文详细介绍如何使用vLLM框架部署类似DeepSeek R1的推理模型，并重点解析如何通过自定义输出解析器实现推理字段的结构化返回。从模型选型、vLLM配置优化到输出处理全流程，提供可落地的技术方案。
本文详细介绍如何将DeepSeek模型部署到本地电脑，涵盖环境配置、依赖安装、模型下载、推理代码编写等全流程，提供GPU与CPU双模式部署方案及故障排查指南。
本文深入探讨DeepSeek深度学习框架的技术创新、性能优势及生态构建，解析其如何通过动态图优化、混合精度训练等核心功能突破性能瓶颈，并结合分布式训练与自动化工具链降低开发门槛，为开发者提供高效、灵活的AI开发解决方案。
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