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
本文深入解析如何利用vLLM框架部署类似DeepSeek R1的高性能推理模型，并实现结构化推理字段返回。通过分步指南、配置优化和代码示例，帮助开发者构建低延迟、高吞吐的AI推理服务，适用于需要精确控制输出格式的复杂应用场景。
本文深入探讨DeepSeek大模型在真实业务场景中的应用挑战，结合RAG技术实现知识增强，提出从实验室榜单到业务落地的关键路径，为开发者提供可操作的实践指南。
本文聚焦大模型推理性能瓶颈问题，系统解析DeepSeek框架的优化策略。通过量化压缩、显存优化、分布式推理等核心技术突破，结合硬件协同与工程优化手段，提供从模型轻量化到服务部署的全链路提速方案，助力开发者突破大模型落地效率壁垒。
本文深度揭秘DeepSeek平台鲜为人知的高效使用技巧，涵盖API调用优化、模型微调策略、数据处理黑科技等进阶内容，助开发者突破效率瓶颈，解锁AI开发新维度。
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DeepSeek 2025年启动百万年薪招聘计划，聚焦AI算法、分布式系统、量子计算三大领域，提供技术成长、职业发展双重保障。本文深度解析岗位要求、技术挑战及职业发展路径，助开发者抢占AI时代先机。
本文深度解析智能推理领域革命性模型DeepSeek-R1，从算法架构、技术突破到工程实现，全面揭示其如何重构传统推理范式，为开发者提供从理论到实践的全维度指导。
本文聚焦DeepSeek推理框架的优化策略，从硬件加速、模型压缩、并行计算等维度系统性阐述提升推理速度与降低计算成本的核心方法。通过量化分析、缓存优化、负载均衡等20+可复用技巧，助力开发者在保持模型精度的前提下实现推理性能3-5倍提升，同时降低50%以上硬件成本。
本文详解蓝耘智算平台如何高效部署DeepSeek R1模型，涵盖环境配置、资源优化、安全策略及性能调优，助力开发者快速实现AI应用落地。
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