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开源数学大模型在定理证明领域实现突破，成为高中数学竞赛与大学抽象代数证明的新标杆，其核心优势在于形式化推理能力与多尺度知识融合。
本文详细解析文心4.5本地化部署全流程，结合GitCode生态，对比DeepSeek、Qwen3.0性能表现，为开发者提供一站式技术指南。
微软DeepSpeed通过内存优化、并行策略和易用接口，让中小企业和开发者也能高效训练千亿参数模型，推动AI技术普惠化。
DeepSeek-V2-Lite以16B总参数、2.4B活跃参数的轻量化设计，实现40G显存的高效部署，重新定义了MoE模型的实用边界。本文深度解析其技术架构、性能优势及部署实践。
本文详解如何在6G显存的RTX2060显卡上，通过13行命令运行130亿参数大模型，涵盖技术原理、优化策略及实操指南。
本文深入分析深度学习模型训练中的显存占用机制，结合DP、MP、PP三种分布式训练策略，系统阐述显存优化方法与分布式实现路径，为大规模模型训练提供技术指南。
国产670亿参数的DeepSeek大模型正式开源，性能超越Llama2，标志着中国AI技术实现重大突破。本文将深入解析其技术架构、性能优势及开源生态价值。
微软DeepSpeed通过技术创新与生态优化，降低超大规模模型训练门槛，为开发者与企业提供高效、易用的分布式训练解决方案。
本文深入探讨大模型训练中的三大优化策略——数据并行、模型并行及ZeRO技术，解析其原理、适用场景及实践要点，为开发者提供可落地的性能优化方案。
本文为开发者及企业用户提供DeepSeek入门到进阶的全流程指导，涵盖技术原理、开发实践、性能优化及行业应用场景，结合代码示例与避坑指南，助力快速掌握AI开发核心技能。
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