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
本文详细解析在百度百舸AI平台上部署满血版DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型的完整流程，涵盖环境配置、模型加载、优化策略及生产级部署要点，助力开发者快速实现高性能AI应用落地。
本文深度解析Office/WPS接入DeepSeek-R1多模态大模型的技术架构与办公场景革新，从智能文档处理、跨模态数据分析到企业级部署方案，揭示AI如何重构传统办公流程，并提供开发者与企业用户的实践指南。
本文深入探讨如何结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant构建高效混合RAG系统，通过流程编排、语义增强和向量检索的协同，解决传统RAG在复杂场景下的响应质量与效率瓶颈，为开发者提供可落地的技术方案。
本文详细解析如何利用DeepSeek-R1模型蒸馏技术构建定制化大模型，涵盖技术原理、实施步骤、优化策略及典型应用场景，为开发者提供从理论到落地的全流程指导。
首都在线云平台宣布上线DeepSeek-R1系列模型，涵盖标准版、轻量版及企业定制版，提供高效推理、灵活部署与安全合规服务，助力企业快速构建AI应用，降低技术门槛与成本。
本文深度解析DeepSeek-R1多模态大模型的核心技术架构，涵盖跨模态对齐、动态注意力机制及低资源训练策略，并结合医疗、教育、工业检测等场景的落地案例，探讨其如何通过技术革新推动行业智能化转型。
本文详细解析DeepSeek-R1模型训练中使用的GRPO奖励函数公式，从基础原理到数学推导，结合实际训练场景，为开发者提供可操作的优化建议。
本文详细介绍如何通过MaxCompute与DataWorks的协同，结合DeepSeek-R1蒸馏模型，实现基于企业私有数据的高效微调。涵盖数据预处理、特征工程、模型训练及部署全流程，助力企业构建定制化AI能力。
DeepSeek-R1通过创新性混合训练架构、动态注意力优化与开源生态协同，在效率、精度与可扩展性上全面超越OpenAI o1，重新定义开源大模型训练范式。
本文详细解析了在腾讯云容器服务（TKE）上部署AI大模型DeepSeek-R1的全流程，涵盖资源规划、环境配置、模型优化及运维监控，为开发者提供可落地的技术方案。
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