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
本文聚焦于如何通过开源方案快速集成DeepSeek能力，从核心架构解析到具体技术实现，提供从环境搭建到性能优化的全流程指导，助力开发者与企业用户低成本、高效率地构建AI应用。
当OpenAI在模型效率与推理成本间陷入两难时，DeepSeek开源框架以"推理即服务"的颠覆性架构，将大模型推理成本降低83%，开源首周即获超10万开发者部署，重新定义AI推理的技术边界。
本文深度解析SGLang如何通过开源生态与推理优化技术融合，构建出DeepSeek项目中最具竞争力的开源推理引擎，从架构设计、性能优化到社区协作全链路拆解其技术突破。
DeepSeek开源周发布DeepEP项目，通过动态算力分配与混合精度优化，实现GPU资源利用率提升40%，开启AI算力高效利用新篇章。
DeepSeek通过开源模型突破推理成本瓶颈，以低成本、高效率的推理方案填补OpenAI技术空白，推动AI应用从实验室走向规模化落地。
开源的DeepSeek-R1作为一款基于深度学习的智能推理框架，凭借其高效架构、灵活适配性与社区协作优势，成为开发者与企业的技术新选择。本文从技术特性、应用场景、开发实践到生态贡献，全面解析其价值。
Deepseek开源周次日重磅发布DeepEP框架，聚焦高效能AI模型部署，助力开发者突破性能瓶颈
本文深入解析DeepSeek作为AI开发深度探索引擎的核心架构、技术优势及实践场景，通过多维度对比与代码示例，揭示其在模型优化、资源调度、领域适配等领域的创新突破，为开发者提供从理论到落地的全链路指导。
DeepSeek开源周发布五大创新项目，涵盖AI模型优化、分布式计算、自动化工具链等领域，本文深度解析其技术架构、应用场景及对开发者的实践价值。
本文聚焦于如何通过开源方案快速集成DeepSeek能力，从技术选型、框架搭建到性能优化，为开发者与企业提供一站式指导。通过实际案例与代码示例，降低技术门槛，助力高效实现AI赋能。
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