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本期深入探讨如何优化ClaudeCode使用体验：通过CLAUDE.md文件定制编码规范，确保AI生成的代码符合项目要求；介绍MCP扩展功能，连接数据库、GitHub等外部服务；分享高效命令行操作技巧，如自动提交代码和大批量重构。这些方法能显著提升开发效率，让AI更好地融入实际工作流程。
这篇由清华大学、北京大学与 DeepSeek（深度求索）联合发表的论文，并没有直接谈模型参数，而是切中了当前大模型落地的“七寸”：智能体（Agent）推理的存储带宽瓶颈。简单来说，当 LLM 变成 Agent，推理的逻辑变了，硬件的压力点也变了，这就需要有新的推理架构来应对新的挑战。DualPath 就是为了解决这些挑战而生的。
数据层面，DeepSeek-OCR 2沿用与前代一致的数据源（含OCR 1.0、OCR 2.0及通用视觉数据），其中OCR数据占混合训练数据的80%，并新增两项优化：一是对OCR 1.0数据采用均衡采样策略，按正文、公式、表格3:1:1的比例划分页面；值得关注的是，新发布的DeepSeek-OCR 2通过。值得注意的是，在阅读顺序（R-order）指标上，DeepSeek-OCR 2在所有文档类别
