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
本文详解LM Studio本地部署DeepSeek及其他主流AI模型的全流程，涵盖硬件配置、模型下载、环境配置及优化技巧，助力开发者实现零依赖的本地化AI推理。
本文详细介绍了如何在星海智算云平台上部署DeepSeek-R1系列70b模型，涵盖环境准备、资源选择、部署流程、优化策略及平台福利，为开发者提供全流程指南。
本文从混合专家架构（MoE）、分布式训练框架、模型压缩与量化、动态注意力机制等维度，深度解析DeepSeek-V3的技术架构设计，结合实际工程实践与代码示例，为开发者提供可复用的优化思路。
本文深入解析DeepSeek大模型的核心技术架构，从分布式训练优化、混合精度计算到多模态融合框架设计，结合实际开发场景探讨性能调优策略与跨模态交互实现方法，为开发者提供可落地的技术指南。
针对Deepseek官网卡顿问题，本文详细介绍如何使用蓝耘的Deepseek-R1/V3满血版，并解析其性能优势及免费Token领取方法，助力开发者高效开发。
本文深入探讨DeepSeek大模型在真实业务场景中的应用价值，结合RAG技术构建可落地的智能系统，分析实验室榜单与实际业务需求的差异，并提供技术选型与实施建议。
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本文深入探讨Android平台下基于OpenCV的人脸跟踪框优化方法，结合人脸匹配技术实现动态调整跟踪框尺寸与位置，重点解决传统算法中跟踪框固定化导致的匹配偏差问题。
本文详细解析蓝耘智算平台实现DeepSeek模型多机多卡分布式训练的全流程，涵盖环境配置、数据并行、模型并行、混合并行及性能调优等关键环节，为开发者提供可复用的技术方案。
本文深度拆解DeepSeek-V3大模型，聚焦其6710亿参数MoE架构，从技术原理、性能优势到开源生态影响进行全面分析，揭示其成为开源大模型新标杆的核心竞争力。
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