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。
本文提出一种基于神经逻辑编程的语言模型推理框架，通过整合神经网络的表征能力与逻辑编程的符号推理特性，实现可解释性、高效率的推理系统。框架涵盖符号-神经联合表示、逻辑规则嵌入、混合推理引擎等核心模块，可有效解决传统语言模型在复杂推理任务中的局限性，适用于知识图谱构建、医疗诊断等需要精确逻辑约束的场景。
本文详细解析了MNN框架在深度学习模型部署中的全流程，包括环境配置、模型转换、推理代码编写及性能优化，帮助开发者高效实现端侧AI应用。
本文探讨了如何结合DeepSeek-R1模型与推理时间缩放技术，实现GPU内核的自动化生成与优化。通过模型解析计算模式、生成初始代码，结合推理时间缩放动态调整并行度，最终生成高性能GPU内核。这一方法提升了开发效率与内核性能，适用于AI推理、科学计算等领域。
本文深入探讨DistilQwen-ThoughtX模型的创新性变长思维链推理机制，通过动态思维链长度调整、多阶段推理优化等技术突破，对比DeepSeek蒸馏模型在复杂逻辑任务中的性能优势，并分析其在金融、医疗等领域的实践价值。
DeepSeek发布推理时Scaling新论文，引发行业对R2模型技术路径与落地价值的深度探讨。本文从论文核心发现、技术突破、应用场景及开发者启示四个维度展开分析。
写文章
我的文章