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凭借性能、开源、成本三大核心优势快速崛起，成为AI领域的现象级产品。本文从技术突破、生态构建、商业价值三个维度解析其颠覆性影响，为开发者与企业提供实践指南。
OpenAI未能实现的开源推理模型突破，被DeepSeek通过创新架构与开放生态成功达成，推动AI推理技术进入普惠时代。本文深度解析其技术路径、开源价值与行业影响。
本文深度解析个人开源知识库接入DeepSeek的技术路径，通过架构设计、数据增强、多模态交互等核心模块，揭示如何实现知识管理效率的指数级提升，并提供从环境搭建到安全加固的全流程实操指南。
Deepseek开源周第三天，团队正式发布高性能矩阵运算库DeepGEMM，针对AI与HPC场景优化，支持多架构、多精度计算，提供易用API与社区支持，助力开发者提升计算效率。
DeepSeek开源周聚焦DeepEP项目，启动GPU压榨计划，旨在通过技术革新提升GPU利用率，推动AI开发效率与成本优化。
DeepSeek开源周发布五大创新项目，涵盖AI模型优化、分布式训练、隐私计算等前沿领域，本文详解技术原理、应用场景及开发实践，为开发者提供技术选型与落地参考。
Deepseek开源周进入第二天，重磅发布DeepEP框架，通过动态执行优化与硬件感知调度技术，为AI开发者提供高性能、低延迟的模型部署解决方案，助力企业突破计算资源瓶颈。
DeepSeek开源其高效解码内核FlashMLA技术，通过内存访问优化与并行计算架构，显著提升AI模型推理效率。本文从技术原理、性能优势、应用场景及实践建议四个维度展开，帮助开发者与企业用户快速掌握该技术并实现应用落地。
DeepSeek宣布开源V3.1-Base版本，为AI开发者提供高效、灵活的深度学习框架，降低技术门槛，加速创新应用落地。
DeepSeek 开源周首日宣布开源 FlashMLA，通过优化矩阵乘法与注意力机制，实现AI推理速度的显著提升，为开发者提供高性能、低延迟的解决方案。
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