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
本文深度解析企业如何通过"手搓"方式实现Manus与DeepSeek的私有化部署，结合技术架构、安全控制与场景化应用，提供从环境搭建到业务落地的全流程实战方案。
本文详细解析DeepSeek模型中temperature参数的调节机制，通过理论阐释、参数影响分析及实操案例，帮助开发者掌握temperature对生成结果多样性与创造性的控制方法，提供从基础配置到高级优化的全流程指导。
本文深入解析DeepSeek生成小模型的技术路径，涵盖架构设计、参数优化、训练策略及部署方案，为开发者提供可复用的轻量化模型构建指南。
本文深入解析模型蒸馏技术在大模型落地中的核心作用，从技术原理到实践路径全面阐述其如何解决算力依赖、部署成本等关键痛点，并给出企业级应用方案。
本文系统解析DeepSeek模型中Temperature参数的调节机制，涵盖其数学原理、应用场景、调优策略及代码实现，帮助开发者精准控制生成内容的随机性与创造性。
Gitee AI与沐曦联合发布DeepSeek R1千问蒸馏模型，提供全免费体验，助力开发者与企业用户高效实现AI应用落地。
北大团队通过分合蒸馏技术，将模型参数压缩至DeepSeek满血R1的5%，实现同等推理性能，成本降低90%以上，为AI轻量化落地提供新范式。
本文以通俗语言解释大模型“知识蒸馏”技术，通过类比教育场景和代码示例，阐述其如何压缩模型体积、提升效率，并探讨技术原理、应用场景及实践建议。
本文聚焦大语言模型优化中的数据增强与模型蒸馏技术，从技术原理、实现路径到实践案例进行系统阐述，为开发者提供可落地的解决方案。
本文系统梳理知识蒸馏的蒸馏机制，从基础理论、关键技术到实践应用进行全面解析，重点探讨温度参数、中间层特征利用、多教师协同等核心策略，为模型压缩与性能优化提供理论指导与实践参考。
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