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
本文探讨如何利用DeepSeek-R1模型与推理时间缩放技术，实现GPU内核的高效自动化生成。通过结合模型推理能力与动态资源分配，开发者可显著降低开发成本，提升内核性能与适应性。
DeepSeek-V3通过动态温度调节算法优化推理过程，平衡探索与利用，提升效率与准确性，为开发者提供高效工具。
本文深入探讨DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型在MindIE推理引擎上的部署与优化实践，涵盖模型特性、MindIE架构适配、性能调优及典型场景应用，为开发者提供从理论到落地的全流程指导。
DeepSeek开源MoE训练、推理EP通信库DeepEP，为开发者提供高效、低延迟的通信解决方案，助力大规模模型训练与推理。
在AI模型参数竞赛白热化的当下，一款仅用2700万参数的推理模型MicroReasoner，凭借其独特的架构设计与训练策略，在逻辑推理、数学计算等核心任务上超越了参数规模数十倍的DeepSeek-R1（670亿参数）和Claude 3.5 Sonnet（200亿参数）。本文将深度解析其技术突破、性能对比及行业启示。
DeepSeek发布新一代开源大模型DeepSeek-Math，在数学推理任务中显著超越LLaMA-2，通过创新架构和训练策略实现性能跃升，为科研、教育及金融领域提供高效工具。
本文揭示了提升DeepSeek回复质量的核心技巧——通过精准的Prompt Engineering（提示工程）设计，结合结构化指令、上下文管理、角色设定和迭代优化策略，显著改善模型输出质量。90%的用户因未掌握系统化提示方法，导致回复冗余或偏离需求。
DeepSeek最新发布的推理时Scaling研究论文揭示了模型性能与推理资源间的非线性关系，并提出R2模型可能实现效率与能力的双重突破。本文深入解析论文核心发现，探讨R2架构的技术潜力，并为开发者提供实践建议。
本文围绕DeepSeek定制训练展开，深入解析微调技术与推理技术的核心原理、应用场景及实践方法，结合代码示例与行业案例，为开发者与企业提供可落地的技术优化方案。
在AI模型参数规模持续膨胀的背景下，一款仅含2700万参数的推理模型通过创新架构与训练策略，在数学推理、代码生成等任务中超越了DeepSeek-R1（670亿参数）和Claude 3.5 Sonnet（2000亿参数）。本文深度解析其技术突破点、性能对比及实践启示。
写文章
我的文章