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-R1通过一次看似微小的模型更新，在推理效率、多模态交互、成本控制三大维度实现突破，引发行业格局重塑，用户呼吁加速迭代至R2版本。
本文详细解析如何通过PyCharm集成Ollama、DeepSeek-Coder和CodeGPT构建本地化大模型编程工具，实现代码生成、智能补全与私有化部署，保障数据安全的同时提升开发效率。
本文探讨大模型技术与Unity引擎的深度融合，分析其在3D交互、智能NPC、自动化内容生成等场景的应用价值，提供技术实现路径与优化策略，助力开发者构建高沉浸感智能应用。
DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B，支持本地与Colab部署，实现图像识别与生成双突破，基准测试超越DALL·E 3，重新定义AI开发效率与成本平衡。
Meta创始人扎克伯格公开盛赞DeepSeek大模型，揭示其技术突破对AI行业的深远影响，本文深入解析其架构创新、性能优势及开发者生态价值。
本文深度解析Deepseek选择蒸馏模型的核心逻辑，从技术原理、成本效益、应用场景三个维度全面剖析大模型蒸馏技术，结合工业级实现方案与代码示例，为开发者提供从理论到落地的完整指南。
本文深度对比ChatGLM、DeepSeek、Qwen、Llama四大主流大模型，从技术架构、性能表现、应用场景及开发适配性等维度展开分析，为开发者提供技术选型参考。
本文以Qwen3和DeepSeek-R1为例，系统阐述推理大模型微调的核心方法，涵盖数据准备、参数调整、训练策略及效果评估，为开发者提供可落地的优化方案。
本文聚焦DeepSeek方与第三方工具的命令行调用集成，提供从环境配置到高级功能的10分钟速成方案。通过Python SDK、cURL及Postman三种主流方式，结合参数优化与错误处理技巧，帮助开发者快速实现AI服务的自动化调用。
本文深入探讨大模型Docker化技术，解析其在大模型部署中的核心价值，并从环境标准化、资源隔离、快速部署等方面阐述Docker对大模型技术的赋能，同时提供容器镜像构建、资源调优等实操指南。
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