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
GDC2025全球开发者大会推出DeepSeek-Qwen模型蒸馏极限挑战赛，聚焦AI模型轻量化技术突破，现开启预赛报名通道。本文详解赛事规则、技术价值及参与路径，助力开发者在模型压缩领域实现技术跃迁。
本文详细解析了将DeepSeek-R1推理能力通过知识蒸馏技术迁移至Qwen2模型的全过程，通过架构适配、数据蒸馏、训练优化三大技术环节，实现了模型推理性能的显著提升，并在代码生成、数学推理等场景验证了其跨领域泛化能力。
本文深度解析DeepSeek系列模型的版本演进，从技术架构、性能指标到适用场景进行系统对比，为开发者提供清晰的选型决策框架。
本文详细解析DeepSeek-R1模型的本地部署方案，涵盖671B满血版与蒸馏模型的硬件配置、联网优化及本地知识库集成方法，提供从环境搭建到功能验证的全流程指导。
本文详解模型蒸馏技术实现路径，以DeepSeek-R1-1.5B到Qwen-2.5-1.5B的跨架构迁移为例，提供完整技术方案与性能优化策略，助力开发者高效完成模型轻量化部署。
本文深入解析DeepSeek模型蒸馏技术如何通过知识迁移实现大模型高效压缩，从技术原理、行业应用到实施路径全维度拆解，为开发者提供可落地的模型轻量化解决方案。
本文深入解析DeepSeek蒸馏技术的核心架构，系统阐述模型蒸馏与数据蒸馏的技术原理、实现路径及协同机制。通过理论推导、案例分析和实践建议，揭示该技术如何实现模型轻量化与性能优化的双重目标，为AI工程化落地提供可复用的技术方案。
本文详细阐述微调DeepSeek-R1蒸馏小模型的全过程，涵盖数据准备、模型加载、微调策略、训练优化及评估部署等关键环节，为开发者提供可落地的技术指南。
本文深入解析人脸识别技术原理，提供从算法选型到工程落地的全流程指导，涵盖特征提取、模型优化、安全防护等核心模块，并附Python实战代码与性能调优方案。
本文深入剖析DeepSeek蒸馏技术原理、实现路径及应用场景，通过理论解析与代码示例结合，为开发者提供从基础到进阶的完整技术指南，助力模型轻量化部署与性能优化。
写文章
我的文章