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模型通过创新蒸馏技术实现参数效率与推理性能的双重突破，为资源受限场景提供低成本高精度解决方案，推动AI技术普惠化发展。
本文为零基础开发者提供DeepSeek模型蒸馏的完整实战指南，涵盖概念解析、工具选择、代码实现及优化策略，通过分步骤教学帮助读者快速掌握模型轻量化技术。
本文深度解析DeepSeek R1蒸馏法如何通过结构化知识迁移、动态注意力压缩和渐进式微调策略，实现大模型参数量减少90%的同时保持95%以上原始性能，为AI工程化落地提供可复制的轻量化方案。
本文详细介绍如何通过OpenCV与dlib库实现高效人脸检测，涵盖环境配置、代码实现、性能优化及实际场景应用，帮助开发者快速掌握关键技术。
本文深度解析DeepSeek各版本技术特性、核心功能及适用场景，通过对比分析帮助开发者与企业用户选择最优版本，并提供实际部署建议。
GDC2025全球开发者大会推出DeepSeek-Qwen模型蒸馏极限挑战赛，聚焦AI模型轻量化技术突破，现开启预赛报名通道。本文详解赛事规则、技术价值及参与路径，助力开发者在模型压缩领域实现技术跃迁。
本文深度解析DeepSeek系列模型的版本演进，从技术架构、性能指标到适用场景进行系统对比，为开发者提供清晰的选型决策框架。
本文深入解析DeepSeek模型蒸馏技术如何通过知识迁移实现大模型高效压缩，从技术原理、行业应用到实施路径全维度拆解，为开发者提供可落地的模型轻量化解决方案。
本文从人脸识别技术的基础原理出发，详细阐述其技术流程、核心算法、应用场景及实践挑战，为开发者与企业用户提供系统性技术指南。
本文详解如何基于飞桨PaddleNLP 3.0框架本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型，涵盖环境配置、模型加载、推理优化及服务化部署全流程，提供完整代码示例与性能调优策略。
写文章
我的文章