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
近期关于李飞飞团队以50美元成本训练出DeepSeek R1的传闻引发技术圈热议。本文通过技术拆解、成本分析和实验复现，还原这一说法的真实性与技术边界，为开发者提供可落地的AI训练成本优化方案。
近日，一项关于DeepSeek R1与OpenAI模型文风相似度的研究引发行业关注，报告指出两者相似度高达74.2%，引发对DeepSeek训练数据独立性的质疑。本文将深入分析研究方法、技术争议及行业影响。
本文深度解析DeepSeek优化器在模型训练中的高效密码，从自适应学习率、梯度动态裁剪到分布式并行策略，揭示其如何通过技术创新实现训练效率的指数级提升，并结合实际案例与代码示例，为开发者提供可落地的优化方案。
本文详解如何使用DeepSeek框架进行视觉检测模型训练，涵盖数据准备、模型架构设计、训练优化策略及部署实践，为开发者提供全流程技术指南。
本文详细阐述如何利用DeepSeek框架进行视觉检测模型训练，涵盖数据准备、模型选型、训练优化及部署应用全流程，为开发者提供实用指南。
本文提供从环境配置到模型微调的全流程指南，帮助开发者零成本实现DeepSeek模型本地化部署，并通过数据投喂实现个性化训练。内容涵盖硬件要求、依赖安装、模型下载、推理配置及训练优化等关键环节。
本文围绕DeepSeek大模型优化展开，系统性解析数据处理、模型训练、推理加速及部署全流程的高效策略，结合技术细节与实战案例，为开发者提供可落地的优化方案。
本文深度解析DeepSeek的核心原理、技术架构及实战应用，从模型设计、训练优化到行业落地案例，为开发者与企业用户提供从理论到实践的完整指南。
本文详细解析如何通过Ollama、AnythingLLM与Python构建本地DeepSeek大模型，覆盖环境配置、模型加载、API调用及优化策略，助力开发者实现零依赖的AI私有化部署。
本文提供DeepSeek本地环境搭建的完整指南，涵盖系统要求、依赖安装、代码部署及验证全流程，帮助开发者快速实现本地化AI模型运行。
写文章
我的文章