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VS Code集成DeepSeek-R1
在使用 Cursor 等付费AI助手等工具无数小时后,我发现了一个改变游戏规则的功能:将DeepSeek-R1与 Visual Studio Code 无缝、免费的集成,增强了我的工作流程。
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在使用 Cursor 等付费AI助手等工具无数小时后,我发现了一个改变游戏规则的功能:将DeepSeek-R1与 Visual Studio Code 无缝、免费的集成,增强了我的工作流程。
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在这篇博文中,我们将逐步指导你在消费级 GPU 上使用 LoRA(低秩自适应)和 Unsloth 对 DeepSeek-R1 进行微调。
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本文深入探讨了通过 Together.ai 平台集成 DeepSeek R1 以创建 Resume Roaster 的过程——一种用于详细简历审查的 AI 驱动工具。
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最近我在测试本地运行DeepSeek R1,但CPU温度太高了。我的朋友说你为什么不使用 Google Colab?因为它为你提供了一个 免费GPU。
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DeepSeek R1 的训练分为 4 个阶段,本文将每个训练阶段分解为其核心组件、见解和未解决的问题。
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如果你想在自己控制的基础设施上托管 DeepSeek 模型,我会告诉你怎么做!
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我的想法是提供来自 DeepSeek 的思维链,帮助 Sonnet 表现更好。
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作为一个花大量时间与 LLM 合作并指导他人如何使用它们的人,我决定仔细研究一下 DeepSeek-R1 的训练过程。
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DeepSeek-R1已经在多个基准测试中超越了 SOTA 推理模型 OpenAI-o1。在这篇文章中,我们将深入研究DeepSeek-R1的6 个蒸馏模型。
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在这篇文章中,让我们从什么是 DeepSeek-R1 模型开始,深入了解它的内部工作原理。
PROMPT ENGINEERING
让我们面对现实:AI 编码助手的好坏取决于我们给它们的提示。作为一名开发人员,我了解到模糊的问题会得到模糊的答案,但结构化的提示会得到精确、可操作的代码。
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本文将指导你完成设置 DeepSeek R1 和 Browser Use 的过程,以创建能够执行复杂任务的 AI 代理,包括 Web 自动化、推理和自然语言交互。