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
本文提供DeepSeek-R1模型微调的完整技术路径，涵盖环境配置、数据准备、训练策略到部署优化的全流程，通过代码示例和工程化建议帮助开发者快速掌握微调技巧。
本文详解如何通过三步法快速蒸馏DeepSeek R1模型，在保持90%以上o3 mini性能的同时，将推理成本降低80%。涵盖数据准备、训练优化与部署调优全流程，提供可复现的代码示例与性能对比数据。
DeepSeek-V3/R1上线首日调用客户突破1.5万，其核心突破在于通过稀疏激活架构、动态批处理优化及混合精度量化技术，将推理成本降低至行业平均水平的1/5。本文深度解析其技术路径与工程实现细节。
本文全面解析国内使用DeepSeek R1模型的多种途径，涵盖官方API调用、本地化部署、开源社区协作及行业定制化方案，为开发者与企业提供技术选型与合规落地的实操指南。
DeepSeek-V3/R1模型在百度智能云的部署实现了超低推理成本，本文将深入解析其背后的技术架构、优化策略及工程实践，为开发者提供可复用的成本优化方案。
本文通过多维度实测对比文心大模型X1与4.5版本，从性能、功能、应用场景三个层面揭示技术升级带来的显著提升，为开发者与企业用户提供选型参考。
本文深度解析DeepSeek大模型的6种核心部署模式，涵盖本地化、云端、混合架构等场景，提供技术选型建议与代码示例，助力开发者与企业高效落地AI应用。
本文汇总了DeepSeek服务器繁忙时的多种备选方案，涵盖负载均衡、缓存优化、分布式架构、异步处理、备用服务器集群及智能监控六大方面，助力开发者与企业用户高效应对高并发场景。
本文为开发者提供DeepSeek-R1模型微调的完整技术框架，涵盖环境配置、数据工程、训练策略、优化技巧及部署方案，结合代码示例与避坑指南，助力实现高效模型定制。
本文详细解析如何通过DeepSeek（RAG框架）、Ollama（本地大模型运行环境）和MaxKB（开源知识库系统）构建企业级本地知识库，涵盖架构设计、部署实施、性能优化全流程，提供可落地的技术方案。
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