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
本文深入探讨了如何利用OpenCVForUnity3D插件在Unity3D环境中实现高效的人体姿态估计，结合OpenCV的强大图像处理能力，为开发者提供了一套完整的姿态检测解决方案。
清华大学开源赤兔大模型推理引擎，推动DeepSeek推理成本降低50%、效率提升100%，为AI应用落地提供高效解决方案。
本文深度解析DeepSeek V2中提出的多头潜在注意力机制（MLA），通过改进传统MHA架构实现KV缓存压缩与推理速度提升，并探讨其向任意大语言模型（LLM）迁移的技术路径。文章从MHA的局限性切入，系统阐述MLA的数学原理、缓存压缩策略及工程实现，结合实验数据验证其有效性，为LLM优化提供可复用的技术方案。
清华团队倾力打造的《DeepSeek 从入门到精通 2025》正式发布，104页技术指南涵盖AI开发全流程，附免费领取通道！
本文全面解析DeepSeek-V3的技术特性、安装部署流程及典型应用场景，为开发者提供从环境配置到实际业务落地的完整解决方案。
本文详细介绍如何通过蓝耘元生代智算云平台，在本地环境中完成DeepSeek R1模型的部署与优化，涵盖环境配置、依赖安装、模型加载、API调用等全流程操作，适合开发者与企业用户参考。
本文为开发者提供DeepSeek深度学习框架的完整学习路径，涵盖基础概念、核心功能、进阶技巧及实战案例，助力快速掌握从模型构建到部署落地的全流程技能。
DeepSeek通过创新架构与算法突破，重构大规模深度检索的算力瓶颈与功能边界，为开发者提供高性价比、可扩展的检索解决方案。
本文详解如何基于飞桨PaddleNLP 3.0框架实现DeepSeek-R1蒸馏大模型的本地化部署，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务化部署全流程，助力开发者快速构建私有化AI服务。
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