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DeepSeek的技术架构特点，从高效检索机制、弹性扩展能力到多模态数据处理，结合开发者与企业用户需求，提供可落地的技术选型建议与行业应用场景指导。
UCLA计算机科学系推出「变色龙推理框架」，在表格数学推理任务中实现98.78%的准确率，通过动态适应机制和跨模态推理能力解决复杂逻辑问题，为AI数学推理提供新范式。
DeepSeek R1 0528版本在思维链构建、多模态推理、动态知识融合等方面实现跨越式升级，通过结构化推理框架与自适应优化机制，为开发者提供更精准、高效的AI推理能力。
DeepSeek发布全新开源大模型DeepSeek R1，在数学推理、代码生成及多任务处理能力上实现突破，其数学推理性能超越LLaMA-2，为开发者与企业用户提供高性能、低成本的AI解决方案。
本文深入解析PAIFuser框架，从设计理念、技术架构、性能优化策略到应用实践，全面展现其在图像视频处理领域的加速能力，助力开发者与企业实现高效AI开发。
本文详细阐述了如何在Kubernetes集群上高效部署DeepSeek模型以实现大规模AI推理，通过容器化、资源优化和弹性扩展策略，解决了传统部署方式的资源浪费与扩展难题，为开发者提供可落地的技术方案。
本文提出一种基于神经逻辑编程的语言模型推理框架，通过整合神经网络的表征能力与逻辑编程的符号推理特性，实现可解释性、高效率的推理系统。框架涵盖符号-神经联合表示、逻辑规则嵌入、混合推理引擎等核心模块，可有效解决传统语言模型在复杂推理任务中的局限性，适用于知识图谱构建、医疗诊断等需要精确逻辑约束的场景。
NVIDIA TensorRT-LLM：专为大模型推理优化的高性能框架，助力开发者提升推理效率与精度
本文详细解析了Yolov3框架在目标检测推理环境中的测试要点，包括环境搭建、模型部署、性能评估及优化策略，助力开发者高效构建稳定可靠的推理系统。
本文深入解析prerun_graph_multithread技术，涵盖其基本概念、多线程优势、实现策略、性能优化及实际应用场景，为开发者提供全面指导。
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