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-R1正式发布，以媲美OpenAI o1的性能、全栈开源生态及MIT协议引发行业关注，其低延迟推理API与高性价比方案为企业与开发者提供全新选择。
本文深度解析DeepSeek-R1不同参数规模版本（1.5B/7B/8B/14B/32B/70B/671B）的核心差异，结合蒸馏技术实践，提供模型选型与优化策略的实操指南。
本文详细解析DeepSeek-R1本地部署方案，涵盖671B满血版及7B/13B/33B蒸馏模型，支持联网检索与本地知识库问答，提供硬件配置、模型转换、API调用等全流程指导。
本文深度评测DeepSeek-R1满血版，从安装部署、模型性能、场景适配到生态兼容性全面解析，通过实测数据与代码示例验证其“零门槛上手”与“性能爆表”特性，为开发者与企业用户提供选型决策参考。
本文聚焦开源模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm框架的推理加速实践，从模型特性、环境配置、优化策略到性能调优，系统解析如何实现高效部署与加速。
本文详细解析在星海智算云平台部署DeepSeek-R1系列70b模型的完整流程，涵盖资源准备、模型加载、推理优化等关键步骤，并附赠平台专属算力补贴与技术支持福利。
本文聚焦DeepSeek-R1模型，解析其通过强化学习提升LLM推理能力的技术路径，涵盖算法设计、训练策略优化及跨领域应用，为开发者提供实践指导。
本文详细介绍如何在本地计算机部署DeepSeek-R1大模型，涵盖硬件需求、环境配置、模型下载与转换、推理服务搭建及性能优化等全流程，提供可落地的技术方案。
本文从模型架构、性能指标、输出特征及验证工具四个维度，系统阐述DeepSeek-R1满血版与蒸馏版的鉴别方法，提供可量化的技术指标与实操建议，帮助开发者精准识别模型版本差异。
本文深度解析DeepSeek-R1不同参数规模（1.5B-671B）的原始模型与蒸馏版本的核心差异，涵盖计算效率、任务适配性、硬件需求及部署成本等维度，为开发者提供模型选型与优化的技术指南。
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