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
本文系统梳理DeepSeek-R1大模型的核心特性、技术架构与快速入门路径，通过环境配置、API调用、模型微调等实操步骤，结合代码示例与场景分析，为开发者提供可落地的技术指南。
DeepSeek-R1通过一次看似微小的模型更新，在推理效率、多模态交互、成本控制三大维度实现突破，引发行业格局重塑，用户呼吁加速迭代至R2版本。
本文聚焦得物技术团队在大模型性能优化与DeepSeek框架部署中的实践，通过量化压缩、分布式推理、动态批处理等技术手段提升模型效率，并详细解析DeepSeek的微服务架构设计、混合调度策略及安全加固方案，为AI工程化落地提供可复用的技术路径。
本文详细讲解Ollama与DeepSeek-R1大模型的本地化部署，结合Java代码实现本地模型调用，提供从环境配置到API集成的完整解决方案。
本文详细解析AI大模型DeepSeek本地化部署全流程，涵盖硬件选型、环境配置、模型优化及安全加固等核心环节，提供可落地的技术方案与风险控制策略。
DeepSeek正式开源多模态大模型Janus-Pro-7B，支持本地与Colab部署，兼具图像识别与生成能力，基准测试超越DALL·E 3。本文详解技术特性、部署方案及行业影响。
本文详细阐述如何使用Unsloth框架对DeepSeek-R1大模型进行高效微调，涵盖技术原理、环境配置、数据准备、训练策略及优化技巧，为开发者提供可落地的实践方案。
本文详解如何在智能手机上部署DeepSeek-r1大模型，涵盖硬件选型、模型量化、推理引擎配置等关键步骤，提供从环境搭建到性能优化的完整解决方案。
本文详细解析得物技术团队在大模型性能优化中的关键实践，涵盖参数调优、算力优化、分布式训练等核心技术，并深入探讨DeepSeek模型在电商场景的部署方案，提供可落地的技术路径与优化策略。
Meta创始人扎克伯格公开盛赞DeepSeek V3，称其性能“非常厉害”，引发全球AI界对大模型技术突破的深度探讨。本文从技术架构、行业影响、开发者价值三个维度解析DeepSeek的颠覆性创新。
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