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 AI技能提升训练营第二次直播聚焦AI开发核心痛点，通过代码拆解、场景化案例和专家答疑，系统解析模型优化、部署与工程化实践，助力开发者突破技能瓶颈。
本文深入探讨大模型推理中PD分离（参数与计算分离）的必要性，从资源优化、灵活扩展、成本效益、技术实现及行业影响五个维度展开分析，为开发者与企业提供架构设计参考。
本文深度解析DeepSeek文档合集的核心价值，从架构设计、API调用到行业实践，为开发者提供系统性知识指南，助力快速掌握AI模型开发全流程。
本文详细解析如何使用Hugging Face Transformers与PEFT（LoRA）技术对DeepSeek模型进行高效微调，涵盖环境配置、数据准备、模型加载、参数适配及训练优化全流程，适合开发者快速实现定制化AI模型训练。
本文深入探讨Unity引擎与DeepSeek技术结合的实践方法，从技术实现、性能优化到应用场景，为开发者提供全面指导。
本文聚焦大模型RAG、AI智能体、MCP及DeepSeek大模型操作实战，通过理论解析、代码示例与场景化应用，为开发者提供全流程技术指导，助力构建高效AI系统。
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本文详细拆解DeepSeek R1模型的核心架构设计，结合PyTorch实现关键模块，并提供分阶段训练策略。涵盖从Transformer基础结构到MoE混合专家系统的完整实现路径，适合有PyTorch基础的开发者实践。
本文深度解析DeepSeek R1推理模型的核心技术，从数据准备、模型架构设计、训练策略到优化方法，系统阐述其实现高效推理的关键路径，为开发者提供可复用的技术框架与实践指南。
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