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
本文深度对比DeepSeek-R1-Lite与OpenAI o1两款AI推理模型，从技术架构、性能指标、应用场景到成本效益进行全方位分析，为开发者与企业用户提供选型参考。
本文提供从环境准备到模型优化的全流程指导，涵盖硬件选型、依赖安装、模型加载、API封装及安全加固等关键环节，帮助开发者与企业用户实现DeepSeek模型的本地化部署与高效运行。
清华大学推出DeepSeek教程第二版，聚焦职场场景应用，提供无套路直接下载资源，助力开发者与企业用户高效掌握AI赋能技巧。
DeepSeek-R1技术报告揭示了通过强化学习（RL）显著提升大模型推理能力的创新路径。本文从技术架构、训练策略、性能评估三个维度深度解析其核心突破，为AI开发者提供可复用的RL优化方案。
清华大学发布的104页《DeepSeek：从入门到精通》教程，无套路直接下载，涵盖算法原理、实战案例与优化技巧，适合开发者及企业用户系统学习。
本文深入解析DeepSeek的三种核心使用模式，结合实际场景展示其技术优势，并提供可复用的推理询问指令模板，助力开发者与企业在AI应用中实现效率跃升。
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本文详细解析了将PaddlePaddle推理代码迁移至PyTorch的全流程，涵盖模型结构转换、权重加载、推理接口适配等关键环节，并提供可复用的代码示例与性能优化建议。
本文深度解析DeepSeek-R1技术报告，聚焦其通过强化学习提升大模型推理能力的创新路径，涵盖模型架构优化、奖励机制设计、训练策略迭代等核心要素，为AI开发者提供可复用的技术框架与实践指南。
本文深度解析18家主流平台接入DeepSeek R1满血版的技术细节与使用策略，涵盖云服务商、垂直领域工具及开源生态，提供开发者与企业用户快速上手的技术指南。
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