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
本文详细介绍如何在GPUGeek云平台上一站式部署DeepSeek-R1-70B大语言模型,涵盖环境配置、模型加载、优化及API服务搭建等关键步骤。
本文深度解析DeepSeek大模型参数体系,涵盖模型架构、参数类型、配置逻辑及调优策略,结合代码示例与实战经验,为开发者提供从基础部署到性能优化的全流程指导。
本文深度解析DeepSeek LLM到R1版本的核心技术升级,涵盖架构优化、训练策略革新与性能突破,为开发者提供可复用的模型迭代方法论。
本文从架构设计、训练效率、推理性能、成本效益及场景适配五大维度,深度对比DeepSeek与主流大模型的技术参数,结合实测数据与开发者反馈,为技术选型提供量化参考。
本文深入解析DeepSeek V2中的多头潜在注意力(MLA)机制,通过改进传统多头注意力(MHA)实现KV缓存压缩与推理速度提升,并探讨其跨LLM架构的适配方案。
本文详细解析LM Studio本地部署DeepSeek及其他AI模型的全流程,涵盖硬件需求评估、软件环境配置、模型下载与转换、性能优化技巧及故障排查方案,为开发者提供从入门到进阶的完整解决方案。
本文通过技术架构、编程效率、代码质量、场景适配四大维度对比DeepSeek与GPT,揭示两者对编程工作的差异化影响,并提供开发者选择模型的实用建议。
本文深度拆解DeepSeek-V3的6710亿参数MoE架构,从技术原理、性能优势、工程挑战及开源价值四个维度,揭示其成为开源大模型"天花板"的核心逻辑。通过对比传统Transformer架构,解析MoE的动态路由机制与参数效率提升路径,为开发者提供架构选型与优化实践参考。
本文为开发者提供从环境配置到模型运行的完整本地部署方案,涵盖硬件选型、依赖安装、代码调试等关键环节,帮助新手快速掌握DeepSeek-R1模型本地化部署技能。
本文深入剖析DeepSeek-V3的技术架构,从模型结构、训练策略、优化算法到工程实现,全面解析其技术特点与创新点,为开发者提供可落地的技术参考。