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
本文聚焦MCP（Model Context Protocol）如何为Claude Desktop等支持MCP的AI客户端提供Deepseek推理内容，并实现对其CoT（Chain of Thought）的深层次访问，探讨技术架构、应用场景及开发者实践路径。
DeepSeek R1模型通过动态注意力优化、混合精度推理和自适应计算架构，在AI推理领域实现算力效率300%提升与能耗降低45%，重新定义了实时推理的性能边界。本文从技术架构、应用场景到行业影响，深度解析这一革命性突破的底层逻辑与实践价值。
本文深入解析DeepSeek R1模型，探讨强化学习如何通过动态反馈、策略优化与长程推理能力构建，驱动大模型推理能力的进化，为开发者提供优化模型推理性能的实用路径。
本文详细解析DeepSeek-R1模型的环境搭建、依赖配置及推理测试全流程，涵盖硬件选型、Docker容器化部署、API调用示例及性能优化策略，助力开发者快速实现本地化部署与高效推理。
本文详解DeepSeek-R1如何通过冷启动与强化学习结合，实现无需监督数据的推理能力进化，揭示其技术原理及对AI推理模型发展的启示。
本文深入解析DeepSeek-v3在模型训练与推理阶段的核心优化技术，涵盖分布式训练架构、混合精度计算、动态批处理、模型压缩等关键策略，结合具体实现细节与性能数据，为开发者提供可落地的优化方案。
本文详细介绍了在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型的完整流程，涵盖环境准备、模型下载、依赖安装、推理代码编写与优化等关键步骤，助力开发者低成本实现大模型私有化部署。
本文详细解析了如何通过本地部署DeepSeek模型，彻底解决服务器崩溃、响应延迟等问题，并提供从硬件选型到优化部署的全流程指南。
本文深度解析DeepSeek技术架构、核心功能及其在金融、医疗、教育等领域的创新应用，提供从基础理解到实践落地的全流程指导，助力开发者与企业高效利用AI能力。
清华大学正式发布104页DeepSeek使用手册，系统梳理模型架构、开发实践与行业应用，附完整PPT下载资源，助力开发者与企业高效掌握AI开发核心技能。
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