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
UCLA计算机科学系推出「变色龙推理框架」，在表格数学推理任务中实现98.78%的准确率，通过动态适应机制和跨模态推理能力解决复杂逻辑问题，为AI数学推理提供新范式。
DeepSeek发布全新开源大模型DeepSeek R1，在数学推理、代码生成及多任务处理能力上实现突破，其数学推理性能超越LLaMA-2，为开发者与企业用户提供高性能、低成本的AI解决方案。
DeepSeek开源MoE训练、推理EP通信库DeepEP，为大规模模型训练与推理提供高效通信支持，助力开发者降低技术门槛，提升开发效率。
DeepSeek发布新一代推理模型，性能直逼OpenAI o1，并宣布即将开源，引发AI社区热议。本文将深入解析其技术突破、开源意义及对开发者的实际价值。
中科驭数高性能网卡产品凭借其低延迟、高吞吐与智能卸载技术，成为DeepSeek推理模型高效运行的核心网络底座，助力AI推理性能与稳定性双重提升。
本文深入探讨DeepSeek如何通过技术创新重构AI推理与训练范式，解析其开源架构如何突破传统性能瓶颈，并结合具体技术实现与行业应用场景，为开发者与企业提供可落地的优化方案。
NVIDIA TensorRT-LLM：专为大模型推理优化的高性能框架，助力开发者提升推理效率与精度
本文详细解析了Yolov3框架在目标检测推理环境中的测试要点，包括环境搭建、模型部署、性能评估及优化策略，助力开发者高效构建稳定可靠的推理系统。
本文深入解析prerun_graph_multithread技术，涵盖其基本概念、多线程优势、实现策略、性能优化及实际应用场景，为开发者提供全面指导。
本文深入探讨云原生技术如何通过容器化、微服务、服务网格等核心能力，系统性提升DeepSeek分布式推理系统的资源利用率、弹性扩展能力与运维效率，结合实际场景解析技术落地路径。
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