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
DeepSeek开源MoE训练、推理EP通信库DeepEP，为大规模模型训练与推理提供高效通信支持，助力开发者降低技术门槛，提升开发效率。
DeepSeek发布全新开源大模型DeepSeek R1，在数学推理、代码生成及多任务处理能力上实现突破，其数学推理性能超越LLaMA-2，为开发者与企业用户提供高性能、低成本的AI解决方案。
DeepSeek R1 0528版本在思维链构建、多模态推理、动态知识融合等方面实现跨越式升级，通过结构化推理框架与自适应优化机制，为开发者提供更精准、高效的AI推理能力。
UCLA计算机科学系推出「变色龙推理框架」，在表格数学推理任务中实现98.78%的准确率，通过动态适应机制和跨模态推理能力解决复杂逻辑问题，为AI数学推理提供新范式。
本文深度解析DeepSeek的技术架构特点，从高效检索机制、弹性扩展能力到多模态数据处理，结合开发者与企业用户需求，提供可落地的技术选型建议与行业应用场景指导。
本文揭示了提升DeepSeek回复质量的隐藏技巧——通过系统化Prompt工程优化输入质量，从结构化指令设计、上下文管理、温度参数调优到多轮对话控制，为开发者提供可复制的优化方案。
本文深入解析DeepSeek通过反事实推理技术实现答案丰富性的核心机制，从技术原理、模型架构到实际应用场景展开系统探讨，揭示其如何突破传统问答系统的局限性。
本文围绕高性能LLM推理框架的设计与实现展开，从架构设计、关键技术、优化策略及实践案例四个维度深入剖析，旨在为开发者提供一套可复用的高性能推理解决方案。
全球首个“科学推理”基准榜单发布，DeepSeek-R1以7级推理能力登顶，o1紧随其后，AI推理能力进入新阶段。
本文深度解析DeepSeek-R1推理大模型的调优策略，从参数配置、数据优化、硬件适配到监控体系构建，提供系统性方法论与实战案例，助力开发者最大化模型推理效能。
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