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
本文详细阐述如何通过Spring AI框架与Ollama本地化推理引擎结合，实现DeepSeek-R1大语言模型的API服务部署与调用。内容涵盖环境配置、服务封装、API接口设计、性能优化等全流程，提供可复用的代码示例与部署方案。
《"袋鼠书"作者Jay Alammar深度解析DeepSeek-R1核心技术》一文，通过架构设计、训练策略、优化技术三大维度，系统拆解DeepSeek-R1核心创新点，结合代码示例与工程实践，为开发者提供可落地的技术实现指南。
本文深入探讨如何结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant构建混合RAG系统，通过流程编排、高效推理与向量检索的协同，提升知识问答系统的准确性与响应效率，为企业提供可落地的技术方案。
本文深度解析DeepSeek-R1本地部署的满血版配置方案，从硬件选型到软件调优，提供全流程技术指导，助力开发者实现极致性能体验。
本文详细介绍如何通过Ollama、Deepseek-r1和Chatbox三款开源工具，在本地环境搭建具备隐私保护能力的AI大模型系统，涵盖硬件选型、软件配置、模型优化及交互界面定制等全流程操作指南。
DeepSeek-R1复现研究百日成果全揭秘，涵盖技术挑战、解决方案与实战经验，助力开发者高效复现。
本文详细阐述DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的官方中文部署方案，涵盖环境准备、模型加载、API调用、性能优化及故障排查全流程，提供可复用的代码示例与生产环境最佳实践。
本文深入解析DeepSeek-R1如何通过MLA（Multi-Layer Adaptation）技术突破AI模型迁移瓶颈，从技术原理、迁移效率提升、跨平台适配及行业应用场景等维度展开，为开发者与企业提供可落地的迁移优化方案。
DeepSeek与WPS/Office深度集成，通过本地化部署DeepSeek-R1大模型重构办公效率边界，为企业提供隐私安全、低延迟的AI办公解决方案，推动办公模式从工具依赖向智能协同进化。
本文详细解析了如何使用Ollama框架部署DeepSeek-R1:70B大模型的完整流程，涵盖环境准备、模型下载、配置优化、性能调优等关键环节，并提供硬件配置建议与故障排查方案，帮助开发者实现高效稳定的模型部署。
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