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
本文围绕DeepSeek自学手册展开，系统梳理从理论模型训练到实践模型应用的全流程，涵盖算法原理、数据工程、框架调优及行业解决方案，为开发者提供可落地的技术指南。
本文通过复盘第二次技术直播，从架构优化、开发者工具链升级、生态共建三大维度，解析技术演进路径与实用方法论，为开发者提供可落地的解决方案。
本文探讨在无数据、无GPU资源的情况下，如何通过数据合成、模型轻量化、分布式训练及云服务利用等策略实现DeepSeek模型的有效训练，为资源受限的开发者提供可行方案。
本文深度解析DeepSeek技术报告，揭示DeepSeek-R1如何在资源有限条件下实现高效模型训练。通过创新架构设计、动态计算优化、数据高效利用及混合精度训练策略，DeepSeek-R1不仅降低了训练成本，更在性能上达到行业领先水平，为AI模型开发提供全新思路。
本文深入解析基于DeepSeek GRPO框架训练1.5B参数Rust代码生成模型的全流程，涵盖数据构建、模型架构优化、强化学习训练及工程化部署等关键环节，为开发者提供可复用的技术方案。
本文详细解析了如何利用LLaMA-Factory框架训练DeepSeek大模型，并实现本地化部署，涵盖环境配置、数据准备、模型训练、优化及部署全流程，为开发者提供一站式技术指南。
本文深度解析DeepSeek作为智能搜索与数据分析引擎的核心技术架构、应用场景及开发者实践指南。通过剖析其分布式索引系统、语义理解模型及实时计算框架，结合金融风控、电商推荐等典型案例，为开发者提供从环境部署到性能优化的全流程指导，助力企业构建高效智能的数据决策体系。
本文深度解析DeepSeek技术报告，揭示DeepSeek-R1如何通过架构优化、动态计算分配及数据高效利用实现低成本高效训练，为AI开发者提供实用优化策略。
本文通过技术架构、训练效率、生态兼容性等维度，深度对比unsloth与llamafactory在训练DeepSeek类模型时的优劣，为开发者提供框架选型决策依据。
DeepSeek AI技能提升训练营第二次直播聚焦AI开发进阶，通过理论解析、案例拆解与实战演示，助力开发者掌握模型优化、部署效率提升及多场景应用开发能力。
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