Deepseek 万能提问公式：高效获取精准答案 在使用 Deepseek 或其他 AI 工具时，提问的质量直接决定了答案的精准度和实用性。以下是一个万能的提问公式 1. 明确背景（Context）

可以说 DeepSeek通过“大模型强化学习+小模型蒸馏”的技术路径，不仅能与OpenAI的正面竞争，更提供了一个新的大模型研发思路。本篇一起来深入了解一下：何谓 DeepSeek “蒸馏”？

大家好，我是二哥呀。 deepseek 官方并没有出 IntelliJ IDEA 的插件，但作为菜逼程序员的我，却很想体验一下在 IDEA 中装入 deepseek 的感觉。 一共有三种方式，一种是通

免费且强大的DeepSeek R1 Vscode插件来了 🚀 特色功能 💻 代码操作：一键复制、插入代码到当前文件或新文件 🔍 智能分析：代码解释、错误检测、重构建议、测试生成 📝 自定义提示：支持添

今天我们一起来聊聊大模型的进阶使用：“模型微调” ，也就是较大家真正的 “调教“ 出一个能够满足特定需求场景、更贴合个人使用习惯的个性化模型。

给本地部署的DeepSeek投喂种格式的文件，如pdf、csv、txt、md 格式的数据。比如你想让 `DeepSeek` 了解你的公司业务，就把相关的文档上传给它。让他更懂你，更智能

DeepSeek 一发布，便引起了全球轰动。 然而 DeepSeek 轰动世界的那一刻，也是争议和挑战的开端。 由于最近 DeepSeek 遭受了大规模、持续的恶意攻击，导致 DeepSeek 的服务

相信这些问题困扰着很多程序员，一年前的我，也是Github Copilot的忠实粉丝，甚至是最早为它付费的那群人。在2023年，我写的《花了大半个月，我终于逆向分析了Github Copilot》火爆

这段时间，随着 DeepSeek 影响力的持续破圈，各大算力平台和第三方都在积极支持并上线 DeepSeek。 那除此之外，很多小伙伴也在自己的机器上尝试了 DeepSeek 的本地部署。 那关于本地