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
本文聚焦大模型RAG、AI智能体、MCP及DeepSeek大模型的核心技术，通过理论解析、代码实践与案例分析，帮助开发者掌握企业级AI应用开发的全流程技能。
本文深度解析Unsloth框架如何突破显存限制，以7GB显存实现DeepSeek-R1模型训练。通过量化压缩、梯度检查点优化等核心技术，结合实操指南与性能对比，为开发者提供低资源环境下高效训练大模型的完整方案。
DeepSeek AI技能提升训练营第二次直播聚焦模型调优、多场景应用与代码实践，提供开发者从基础到进阶的完整技能提升方案，助力企业用户解决AI开发痛点。
本文以DeepSeek级AI推理模型为核心，系统拆解训练流程的七个关键步骤，涵盖环境配置、数据工程、模型架构设计、训练优化及部署全链路。通过代码示例与工程化建议，帮助开发者掌握低成本构建高性能推理模型的核心方法。
本文深入解析DeepSeek如何通过技术创新重构AI推理与训练范式，探讨其开源生态、动态稀疏计算、自适应训练框架等核心优势，为开发者提供可落地的技术实践指南。
本文深入探讨Ollama Deepseek的技术架构、核心优势及在开发者与企业场景中的创新应用，结合代码示例与实战建议，助力用户高效实现AI模型部署与优化。
DeepSeek开源MoE训练/推理通信库DeepEP，以全链路优化解决专家并行通信瓶颈，提供高性能、易集成的开源方案，助力AI大模型训练与推理效率跃升。
本文深入解析DeepSeek-R1模型训练中使用的GRPO奖励函数公式，从理论背景、公式构成到实际应用场景进行系统性阐述，帮助开发者理解其设计逻辑与优化方向。
清微智能完成对DeepSeek模型的全栈适配，覆盖推理与训练场景，通过架构优化、工具链整合及生态协同，为开发者提供高性能、低延迟的AI计算解决方案，助力大模型应用落地。
本文深入剖析DeepSeek R1-Zero模型的训练架构与GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法的极简改进方案，从技术原理、训练策略到工程实践展开系统性论述，为开发者提供可落地的优化路径。
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