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
本文揭示了90%用户未掌握的Prompt工程核心技巧——结构化指令设计，通过系统化拆解问题背景、目标、约束条件及示例，显著提升DeepSeek回复的准确性、相关性和创造性。
全球首个「科学推理」基准榜单发布，DeepSeek-R1以推理等级7级登顶，o1模型紧随其后，揭示AI推理能力竞争新格局。
最新「科学推理」基准测试榜单揭晓，DeepSeek-R1以推理等级7级登顶，o1模型紧随其后，展现AI推理能力新突破。本文解析榜单核心指标、技术突破及行业影响。
DeepSeek R1 0528版本实现思维推理能力跨越式升级，通过架构优化、算法创新和训练数据重构，在复杂逻辑推理、多模态理解、长文本处理等场景中展现显著性能提升，为开发者与企业用户提供更高效的智能决策支持。
DeepSeek通过动态稀疏计算、混合精度训练等技术创新，结合开源生态与硬件协同优化，重构了AI推理与训练范式，为开发者与企业提供高性能、低成本的AI解决方案。
DeepSeek通过动态稀疏计算、自适应训练架构与开源生态构建，重新定义AI推理与训练范式，为开发者提供高性能、低成本的解决方案。
DeepSeek近日开源MoE训练与推理的EP通信库DeepEP，填补了行业在高效异构通信领域的空白。本文从技术原理、性能优化、应用场景三个维度解析DeepEP的核心价值，为AI开发者提供分布式训练的降本增效方案。
本文解析云原生技术如何通过容器化、服务网格与动态编排，为DeepSeek分布式推理系统带来资源利用率提升300%、延迟降低60%的效能突破，揭示弹性伸缩、混合部署与无服务器化等核心优化路径。
本文深入解析DeepSeek推理机制的核心技术路径，从模型训练的架构设计、数据工程到实时检测的优化策略，揭示其如何实现高效推理与低延迟响应，为开发者提供可落地的技术参考。
本文深度剖析开发者在使用Deepseek时常见的提示词低效问题，揭示"单跳提示"如何导致算力浪费，并系统阐述"多跳推理"的原理、实现路径与优化策略。通过理论解析、代码示例与实战技巧，帮助开发者突破提示工程瓶颈，实现模型潜能的最大化释放。
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