DeepSeek-V4 系列推出两款高效混合专家（MoE）模型：DeepSeek-V4-Pro 和DeepSeek-V4-Flash，均支持百万token上下文。本文详细翻译 DeepSeek-V4 技术报告。

DeepSeek团队提出了一种创新的多模态推理框架“用视觉基元思考”（Thinking with Visual Primitives），通过将点和边界框作为最小思维单元嵌入推理过程，解决传统多模态大模型（MLLMs）在空间推理任务中的指代鸿沟问题。该模型基于高效的DeepSeek-V4-Flash架构，结合自研DeepSeek-ViT，实现了7056倍的视觉令牌压缩，显著提升了推理效率。

本文介绍在 Windows 系统中使用 WinGet 包管理器安装 Claude Code 的完整流程。首先说明 WinGet 的检查与使用方法，然后演示标准安装命令。针对国内网络环境中可能出现的源访问错误，提供了更换教育网或中科大镜像源的解决方案。安装完成后，针对部分地区无法直接启动的问题，给出了两种应对方案，帮助读者顺利完成 Claude Code 的部署与启动。

DeepSeek-V4 系列推出两款高效混合专家（MoE）模型：DeepSeek-V4-Pro 和DeepSeek-V4-Flash，均支持百万token上下文。本文详细翻译 DeepSeek-V4 技术报告。

DeepSeek团队提出了一种创新的多模态推理框架“用视觉基元思考”（Thinking with Visual Primitives），通过将点和边界框作为最小思维单元嵌入推理过程，解决传统多模态大模型（MLLMs）在空间推理任务中的指代鸿沟问题。该模型基于高效的DeepSeek-V4-Flash架构，结合自研DeepSeek-ViT，实现了7056倍的视觉令牌压缩，显著提升了推理效率。

本文介绍了如何将Claude Code AI编程助手集成到主流IDE（VS Code和PyCharm）中的详细步骤。本文详细说明如何在 VS Code 中安装 Claude Code 扩展、配置 DeepSeek 等第三方模型 API，并结合提示框、权限模式、命令菜单、上下文管理和文件引用等功能演示基本操作。

本文介绍如何基于 Claude Code 辅助开发 STM32 程序。文章以 LED 闪烁实验为例，演示新建 STM32 工程、配置外设、在 VSCode 中打开工程、让 Claude Code 解析工程结构与程序代码，并辅助编写和修改 LED 闪烁程序。最后通过编译、烧录和运行验证，说明 Claude Code 与 STM32 工具链的分工及协同方法。

本文详细记录了使用 Docker 部署 OpenClaw 私有 AI 助手的完整流程。从环境准备（安装 Docker Desktop 和 Git）开始，通过官方脚本拉取预构建镜像并完成初始化配置。重点介绍了 AI 模型（Kimi）和飞书消息渠道的接入方法，包括 Web 控制台访问、设备配对、飞书应用创建与权限配置。最后通过发送测试消息验证了消息收发功能。Docker 部署方式具有环境隔离、一键启停

本文介绍 YOLO26 如何配置环境（Python 3.8、PyTorch、Ultralytics）并下载预训练模型，重点演示使用自定义数据集训练分类模型。

百川智能推出 Baichuan-M2-32B 医疗增强推理模型，专注于解决真实世界中的各类医疗推理任务。该模型通过对真实医疗问题进行领域微调，在保持卓越通用能力的同时，实现了医疗性能的突破性提升。本文详细解读该团队的技术论文Baichuan-M2：大语言模型在医疗领域的动态验证框架。