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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DeepSeek R1模型的核心架构、训练方法、本地部署流程及硬件适配方案，为开发者提供从理论到实践的完整指南，助力高效构建和部署AI应用。
本文深度解析DeepSeek大模型的训练原理，从数据预处理、模型架构设计、分布式训练优化到参数调优策略，系统阐述其实现高效训练的技术路径，为开发者提供可复用的方法论。
本文深入探讨蒸馏损失函数在Python中的实现机制，从知识蒸馏理论出发，分析其产生原因、计算方式及优化策略，为模型压缩与加速提供实践指导。
本文聚焦模型蒸馏在计算机视觉中的应用，从理论到实践，解析其在轻量化部署、跨模态学习等场景的效能提升，结合经典案例与代码实现，为开发者提供技术选型与优化策略参考。
清华大学推出的104页《DeepSeek：从入门到精通》教程，无套路直接下载，助力开发者系统掌握深度学习框架DeepSeek，提升技术实战能力。
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DeepSeek本地部署耗时耗力且效果有限，本文揭秘5分钟用上满血版DeepSeek-R1的终极方案，支持手机端，附详细教程。
本文详细介绍如何利用阿里云MaxCompute和DataWorks平台，结合DeepSeek-R1蒸馏模型，通过自定义数据集实现模型微调，提升特定业务场景下的模型性能。
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