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
华人团队DeepSeek等在LLM推理领域取得突破性进展，实现推理能力暴涨与数学逻辑“开挂”，获AI2大牛高度评价。
本文揭秘提升DeepSeek回复质量的终极技巧——指令工程（Prompt Engineering），通过结构化指令设计、上下文控制、角色设定三大核心策略，帮助开发者突破模型性能瓶颈，实现90%用户尚未掌握的精准交互。
DeepSeek即将开源的推理模型，在性能上与o1模型接近，同时以开源形式推动AI技术普惠，为开发者提供高效、低成本的推理解决方案。
DeepSeek等华人团队在LLM推理与数学逻辑领域取得突破性进展，大幅提升模型性能，获AI2专家高度评价。
本文深度解析DeepSeek模型如何通过反事实推理技术实现答案丰富性，从逻辑架构、数据增强、多路径推理三个维度展开，揭示其技术原理与实际应用价值，为开发者提供可落地的优化思路。
本文深入解析中科驭数高性能网卡如何通过低延迟、高吞吐、智能卸载等核心技术，为DeepSeek推理模型构建高效稳定的网络底座，助力AI推理性能突破。
清华大学团队开源「赤兔」推理引擎，实现DeepSeek模型推理成本减半、速度翻倍，为AI开发者提供高效低成本的解决方案。
本文详细介绍如何通过LM Studio工具在本地环境部署DeepSeek R1推理模型，涵盖硬件配置、环境搭建、模型加载及优化策略，帮助开发者与企业用户实现大语言模型（LLM）的私有化部署，解决数据隐私、响应延迟及成本可控等核心需求。
本文深度剖析DeepSeek如何通过反事实推理技术实现答案丰富性，从理论框架到工程实现层层拆解，揭示其背后的技术逻辑与创新突破。
DeepSeek正式开源MoE训练/推理通信库DeepEP，针对专家并行场景优化通信效率，支持大规模分布式训练与低延迟推理，为AI开发者提供高性能、易集成的开源解决方案。
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