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
清华大学推出第三讲“普通人如何抓住DeepSeek红利”，发布免费AI手册，从技术原理到场景落地，为非技术背景读者提供可复制的AI应用路径。
本文深度解析DeepSeek R1如何以o1级推理能力、低于行业90%的成本及全栈开源架构，重塑全球AI技术竞争格局，为开发者与企业提供可落地的技术实践指南。
DeepSeek V3作为新一代开源大模型，以卓越性能、创新架构和全场景适配能力重新定义开源AI边界。本文从技术架构、性能对比、应用场景及开发者实践四大维度展开深度解析，揭示其成为行业标杆的核心逻辑。
清华大学发布104页免费DeepSeek教程，涵盖从基础理论到高阶实践的全流程指导，助力开发者与企业用户快速掌握AI开发核心技能。
本文深度解析免费且强大的DeepSeek R1 VSCode插件，从核心功能、技术优势到实际场景应用，为开发者提供从安装配置到高效使用的全流程指南。
DeepSeek任务调度分片算法通过动态资源感知、智能分片策略和自适应容错机制，显著提升分布式系统处理效率，为开发者提供高可用、低延迟的调度解决方案。
面对Deepseek服务器过载问题，本文提供从环境配置到模型优化的完整本地部署方案，包含硬件选型建议、Docker容器化部署步骤及性能调优技巧，文末附赠开发者专属工具包。
本文详细解析DeepSeek R1模型私有化部署的核心流程，涵盖环境配置、模型优化、安全加固及运维监控等关键环节，为企业提供可落地的技术实施方案。
本文通过技术架构、性能指标、应用场景和生态兼容性四个维度，对比分析Qwen2.5-Max与DeepSeek的优劣，帮助开发者与企业用户理性选择AI模型。
本文从技术架构、性能对比、适用场景三个维度，深度剖析Qwen2.5-Max与DeepSeek的差异，为开发者与企业用户提供客观的选型参考。
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