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大模型高性能核心技术与多模态融合开发》正式发布，以破界创新推动AI技术跃迁，实现多模态融合与高效能计算，为开发者与企业用户提供智能时代的核心工具。
本文深入解析DeepSeek模型的架构创新点，包括混合专家系统、动态路由机制及低秩自适应优化技术，并结合金融、医疗、教育等领域的实际案例，探讨其如何通过高效计算与精准推理提升业务价值。
本文为开发者提供从零开始的DeepSeek本地部署及API调用详细教程，涵盖环境准备、模型下载、服务启动、API调用全流程，助力开发者实现本地化AI应用开发。
本文深入探讨DeepSeek模型在边缘设备部署中的轻量化技术路径，分析量化、剪枝、知识蒸馏等压缩方法的技术原理与实践难点，结合工业场景案例揭示算力限制、实时性要求、硬件异构性等落地挑战，提供从模型优化到硬件适配的系统性解决方案。
DeepSeek R1通过纯强化学习（RL）训练实现与OpenAI o1相当的推理能力，其核心突破在于完全摒弃监督微调（SFT），仅依赖环境反馈优化模型决策。本文从技术架构、训练策略、性能对比三个维度，深度解析其如何通过纯RL实现推理性能的跃迁。
本文深度解析DeepSeek平台核心技术架构与开发流程，通过代码示例与行业案例，系统阐述AI模型部署、优化及行业解决方案，助力开发者与企业实现从基础应用到商业落地的全链路掌握。
本文详解基于飞桨框架3.0的DeepSeek-R1蒸馏模型本地部署全流程，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务封装等核心环节，提供完整代码示例与性能调优方案。
本文深度解析DeepSeek模型各版本硬件要求，涵盖基础版、专业版、企业版、旗舰版及定制版，提供GPU/CPU选型、内存/存储配置、网络带宽等关键参数，并给出硬件选型与成本优化建议。
本文聚焦DeepSeek模型在边缘设备中的压缩与部署挑战，从量化压缩、架构优化、硬件适配等维度剖析技术瓶颈，结合工业检测、自动驾驶等场景提出解决方案，为AI模型轻量化落地提供系统性指导。
文小言平台推出多模型调度系统，并升级语音大模型与图片问答能力，实现AI应用效率与场景覆盖的双重提升。本文从技术架构、功能创新及行业应用三方面解析升级价值。
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