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
本文深入解析DeepSeek-R1模型本地部署方案，涵盖671B满血版及蒸馏版部署方法，支持联网查询与本地知识库问答功能实现，提供硬件配置建议与代码示例。
本文深入解析DeepSeek R1微调训练的核心方法论，系统阐述参数优化、数据工程及部署策略，结合医疗、金融等领域的真实案例，提供可复用的技术实现路径与性能调优方案。
本文深入解析DeepSeek V2中提出的多头潜在注意力（MLA）机制，通过改进传统MHA，压缩KV缓存并提升推理速度。文章从MHA的局限性切入，详述MLA如何通过潜在变量重构注意力计算，实现KV缓存的线性压缩，最终提升模型效率。同时，探讨MLA的通用性及其对其他LLM的优化潜力。
本文以DeepSeek R1大语言模型的训练流程为核心，通过图解方式拆解其技术架构，涵盖数据预处理、模型结构设计、训练策略优化及部署应用等关键环节，为开发者提供可复用的技术路径参考。
本文从DeepSeek R1的架构特点出发，系统梳理推理模型的四种核心训练方式（监督微调、强化学习、思维链蒸馏、混合训练），结合技术原理与工程实践，解析不同训练范式的适用场景及优化策略，为开发者提供可落地的模型训练方法论。
本文详细解析如何在优云智算平台部署DeepSeek框架进行深度学习，涵盖环境配置、数据准备、模型训练与优化等全流程，提供可复用的代码示例与最佳实践。
本文全面解析DeepSeek平台的核心功能与90%用户未掌握的进阶技巧，涵盖API调用优化、模型微调策略、多模态交互开发等核心场景，提供从基础操作到架构设计的完整技术方案。
本文深度拆解DeepSeek-R1训练过程，从模型架构设计、多阶段数据工程、混合精度训练优化到分布式策略部署，结合代码示例与工程实践，揭示其实现高效训练的核心技术路径。
本文深入探讨DeepSeek模型的构建与训练全流程，涵盖架构设计、数据准备、训练优化及部署应用，为开发者提供从理论到实践的完整指南。
本文深度拆解DeepSeek-V3的训练过程，从数据准备、模型架构、分布式训练到优化策略，系统解析其技术实现路径，为AI开发者提供可复用的工程经验。
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