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
本文深度解析DeepSeek-R1全系列模型（1.5B-671B）的核心差异，从参数规模、硬件适配、任务性能三个维度展开对比，并系统分析蒸馏版本的优化策略与适用场景，为开发者提供模型选型与部署的实用指南。
DeepSeek-R1正式发布，性能对标OpenAI o1，采用MIT开源协议构建全栈生态，提供低门槛推理模型API服务，为开发者与企业带来高性价比的AI解决方案。
本文从开发者与企业用户需求出发，深度对比豆包与DeepSeek的技术架构、功能特性及适用场景，结合代码示例与性能数据，为技术选型提供实用参考。
DeepSeek-R1以媲美OpenAI o1的性能、MIT协议开源及全栈生态，重新定义推理模型商业化路径，为开发者与企业提供高性价比、低门槛的AI解决方案。
本文深入探讨AI工具集的选型策略与实践方法，帮助开发者与企业用户精准匹配工具，提升AI应用效率，智驭AI时代新效能。
本文详细阐述如何通过SpringBoot整合MCP协议，接入国产大模型DeepSeek，实现自然语言驱动的数据库查询。从技术架构设计到完整代码实现，为开发者提供可落地的解决方案。
本文深度对比DeepSeek-R1与V3的幻觉问题，揭示R1版本在逻辑一致性、上下文依赖及数据偏差方面的缺陷，并提出优化建议。
本文探讨AI在开放式科研中的角色演变，从辅助工具升级为"AI科学家"，分析其如何通过自动化实验设计、跨学科知识整合和开放式协作重塑科研范式，并展望人机协同的未来科研生态。
从零开始本地部署Deepseek大模型，通过硬件选型、环境配置、模型优化等步骤，打造低成本、高隐私的私人AI助手，涵盖技术实现与场景应用全流程。
本文系统梳理DeepSeek各版本的核心特性、技术架构、性能指标及适用场景，结合开发者与企业用户的实际需求，提供版本选型决策框架，助力技术团队高效匹配业务场景。
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