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
本文详细解析DeepSeek-R1大模型在MS-Swift框架下的部署、推理加速及微调优化全流程，提供分步操作指南与代码示例，助力开发者高效落地AI应用。
本文详细解析DeepSeek R1模型微调的技术原理、操作步骤与实战技巧，涵盖环境配置、数据准备、训练策略及优化方法，助力开发者快速掌握模型定制化能力。
本文深度拆解DeepSeek-R1模型微调全流程，从环境配置到优化策略，提供可复现的代码示例与行业应用场景分析，助力开发者高效完成模型定制化。
国产自主研发的670亿参数大模型DeepSeek正式开源，在多项基准测试中超越Llama2，为全球开发者提供高性能、低门槛的AI解决方案。
本文深度解析开源的22万条DeepSeek R1高质量数据如何助力开发者复现DeepSeek模型，涵盖数据特性、复现流程、技术挑战与解决方案。
DeepSeek-R1推理模型以接近o1的性能和全开源策略，为AI开发者提供高性能、低成本的推理解决方案，推动行业技术普惠与创新。
本文详细解析了在CPU环境下使用DeepSeek微调技术构建智能医学AI博士助手的全过程，涵盖技术原理、实现步骤、优化策略及实践案例，为医学研究者提供可落地的技术指南。
本文详细解析DeepSeek微调技术的核心原理、应用场景及全流程代码实现，涵盖模型架构选择、参数优化策略和工业级部署方案，为开发者提供可复用的技术指南。
本文全面解析开源推理模型DeepSeek-R1的核心架构、训练策略与复现方法，涵盖从理论细节到工程落地的全流程，为开发者提供从模型部署到微调优化的完整指南。
本文深入探讨在CPU环境下利用DeepSeek微调技术构建智能医学AI博士助手的完整路径，从理论框架到技术实现，为医学研究者提供可落地的AI工具开发指南。
写文章
我的文章