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复现研究百日成果全揭秘，涵盖技术挑战、解决方案与实战经验，助力开发者高效复现。
本文深入解析DeepSeek-R1如何通过MLA（Multi-Layer Adaptation）技术突破AI模型迁移瓶颈，从技术原理、迁移效率提升、跨平台适配及行业应用场景等维度展开，为开发者与企业提供可落地的迁移优化方案。
DeepSeek与WPS/Office深度集成，通过本地化部署DeepSeek-R1大模型重构办公效率边界，为企业提供隐私安全、低延迟的AI办公解决方案，推动办公模式从工具依赖向智能协同进化。
本文详细解析了如何使用Ollama框架部署DeepSeek-R1:70B大模型的完整流程，涵盖环境准备、模型下载、配置优化、性能调优等关键环节，并提供硬件配置建议与故障排查方案，帮助开发者实现高效稳定的模型部署。
本文深度解析DeepSeek-R1本地化部署的硬件要求，涵盖CPU、GPU、内存、存储等核心组件的选型标准，并提供不同场景下的硬件配置方案，助力开发者实现高效稳定的模型运行。
本文探讨如何通过DeepSeek-R1模型与推理时间缩放技术实现GPU内核的自动化生成，结合代码示例与性能优化策略，为开发者提供高效内核开发的系统性方案。
本文深度解析DeepSeek-R1最新版本的核心升级点，从推理效率、多模态支持、API生态三个维度展开技术剖析，结合实测数据与开发者场景案例，揭示此次升级如何实现"小步快跑"式的性能突破。
本文深入探讨如何利用DeepSeek-R1模型实现长文本的高效推理与压缩，从模型架构优势、推理优化策略、压缩技术原理到实践应用场景，为开发者提供系统性解决方案。
本文详细介绍了基于LLaMA-Factory框架对DeepSeek-R1模型进行微调的完整流程，涵盖环境配置、数据准备、模型训练、参数调优及部署应用等关键环节，帮助开发者快速掌握高效微调技术。
本文详细解析如何利用免费GPU算力资源部署DeepSeek-R1 32B大模型，涵盖算力获取、环境配置、模型优化及性能调优全流程，提供可复现的技术方案与避坑指南。
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