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
本文深入解析中科驭数高性能网卡如何通过低延迟、高吞吐、智能卸载等核心技术，为DeepSeek推理模型构建高效稳定的网络底座，助力AI推理性能突破。
清华大学团队开源「赤兔」推理引擎，实现DeepSeek模型推理成本减半、速度翻倍，为AI开发者提供高效低成本的解决方案。
DeepSeek R1 0528版本正式发布，核心升级聚焦思维推理能力，通过架构优化、算法创新与多模态融合，实现复杂问题处理效率提升40%，逻辑一致性误差率降低至1.2%，为企业级应用提供更精准的决策支持。
本文系统解析DeepSeek-R1推理大模型的调优方法，涵盖硬件选型、参数配置、数据工程、推理策略四大维度，提供可落地的优化方案与代码示例，助力开发者实现模型性能与效率的双重突破。
全球首个「科学推理」基准榜单发布，DeepSeek-R1以推理等级7级登顶，o1模型紧随其后，揭示AI推理能力竞争新格局。
最新「科学推理」基准测试榜单揭晓，DeepSeek-R1以推理等级7级登顶，o1模型紧随其后，展现AI推理能力新突破。本文解析榜单核心指标、技术突破及行业影响。
DeepSeek R1 0528版本实现思维推理能力跨越式升级，通过架构优化、算法创新和训练数据重构，在复杂逻辑推理、多模态理解、长文本处理等场景中展现显著性能提升，为开发者与企业用户提供更高效的智能决策支持。
DeepSeek通过动态稀疏计算、混合精度训练等技术创新，结合开源生态与硬件协同优化，重构了AI推理与训练范式，为开发者与企业提供高性能、低成本的AI解决方案。
DeepSeek通过动态稀疏计算、自适应训练架构与开源生态构建，重新定义AI推理与训练范式，为开发者提供高性能、低成本的解决方案。
本文解析云原生技术如何通过容器化、服务网格与动态编排，为DeepSeek分布式推理系统带来资源利用率提升300%、延迟降低60%的效能突破，揭示弹性伸缩、混合部署与无服务器化等核心优化路径。
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