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| 編輯推薦： |
【硬核技术解析与实战突围指南】
当AI大模型陷入“参数内卷”与“落地鸿沟”的双重困境，本书以技术穿透力撕开行业迷
雾：
1.颠覆认知的底层逻辑??
打破“算力至上论”的神话，深入解析Transformer架构中自注意力机制的计算效率限制
揭示“数据迷信”陷阱：首次公开基于千亿token的语料清洗技术标准
重新审视Scaling Law法则：参数规模与推理效率的非线性关系实证研究
2.DeepSeek技术体系全拆解??
混合专家架构（MoE）：通过动态路由算法实现计算资源分配的精度提升
多阶段训练范式：从基座模型的强化学习迭代到推理模型的联合训练，全面展示全流程技术图谱
开源生态构建：深入剖析模型微调接口设计标准与国产硬件适配方案
3.专家作者年度巨献，聚焦大模型领域三大核心命题：
①如何在14天内完成千亿参数模型的分布式训练？
②怎样通过注意力机制改造实现推理速度提升？
③国产技术栈如何构建从芯片适配到应用落地的完整生态？
本书摒弃空泛概念炒作，以16万字技术文档级精度，首度公开大模型硬核内容。
翻开本书，直面大模型产业化的真实挑战与破局路径
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| 內容簡介： |
本书详尽地介绍了人工智能模型的发展历程，从最初的神经元模型到小型模型，经历了智能的诞生和认知的跃迁等关键阶段。随着大模型时代的到来，书中探讨了计算能力的革命性变革以及架构的演进，例如 Transformer 架构如何重塑了我们的认知模式。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
书中特别强调了 DeepSeek 范式的重要性，介绍了其发布的强大模型系列，其中首个开源推理大模型 deepseekR1 尤为引人注目。该模型融合了多头潜在注意力等创新技术，实现了训练方法的革新、生成能力的提升以及推理过程的重构。此外，DeepSeek 还推动了产业化应用，降低了技术部署的门槛。
开源战略正在加速人工智能生态系统的重组，成本优势促进了技术的突破，并推动了产业的变革。展望人工智能的未来，DeepSeek 助力企业实现从“ AI”到“AI ”的转型路径，完善了软硬件生态系统。该企业引领了 AI 模型开源应用的免费趋势，加速了人工智能的产业化进程，为 AI 的发展注入了新的动力和机遇。
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| 關於作者： |
作者：黄正杰
高级工程师，国家信息系统高级项目管理师，中国生产力促进中心协会专家库专家、重庆市数字技术人才培育项目签约讲师、重庆市软件人才“超级工厂”师资库讲师、重庆市中小企业服务专家库专家。
以负责人身份完成多项成果，获全国“振兴杯”青年职业技能大赛银奖、首届卓越工程师大赛“十佳成果转化奖”。阿里云认证专家(ACE)。获北碚区“缙云英才”高技能领军人才称号。
百度飞桨/文心大模型技术生态认证高级讲师，百度高级PPDE，百度首席AI架构师计划AICA七期成员。
利用人工智能技术进行数字技能人才培养相关事迹受中国青年报、学习强国等中央媒体报道。
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| 目錄：
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第一篇：从神经元到小模型的小而美之路
1 - 智能起源：从神经元到感知机 004
生物神经元的启示：快递站里的信息传递 005
感知机：第一台“人工大脑”的诞生 006
激活函数：决策背后的“门槛法则” 006
参数：知识保存的关键 007
预训练、后训练与推理：贯穿神经网络发展的三大概念 008
感知机的“能力边界”与破局关键 010
2 - 认知跃迁：多层感知机的破冰之旅 011
从单细胞到脑网络：感知机的进化之路 011
隐藏层：打开认知维度的新钥匙 012
从“符号逻辑”到“模式涌现” 012
多层感知机：AI发展的基石 014
多层感知机中的关键技术创新 014
3 - 深度觉醒：反向传播算法的突破 015
反馈优化下的性能提升 016
链式法则的认知革命 016
参数优化的工程奇迹 017
觉醒之路的技术启示 018
4 - 正则化：给学霸装上“防学习沉迷系统” 019
打破完美主义的魔咒 019
打破魔咒的方法论 020
5 - 视觉革命：CNN如何理解图像表达的含义 022
CNN起源：从堆叠滤镜到深度学习 023
CNN三大核心技术：卷积、池化与正则化 024
CNN实战：图像识别的工业化革命 025
从像素到认知的跨越 026
6 - 语言解密：RNN如何理解文字背后的深意 026
从“字面意思”到“深层语义”的跨越 026
RNN核心原理：带“记忆”的流水线 027
RNN关键技术细节 027
第二篇：大模型的暴力美学时代
1 - Transformer革命：全局注意力如何重塑AI认知 034
文字的蜕变：从文本到序列的音乐之旅 035
Transformer架构：编码器与解码器的协同 037
全局注意力机制：AI的“全景信息筛” 037
多头注意力机制：AI的“多声部合唱” 038
并行化革命：从“流水线”到“交响乐团” 039
2 - 架构裂变：编码器–解码器的分合之道 040
传统架构：编码器与解码器的协作 040
BERT：纯编码器架构的全局视角观察家（专注于“看”） 041
GPT：纯解码器架构的内容生成创作家（专注于“写”） 042
需求驱动的大模型架构演进之路 044
3 - 暴力美学：Scaling Law揭示的效果密码 044
滚雪球的启示：Scaling Law的奥秘 045
雪球效应的三大驱动引擎 045
暴力美学的工程实践 047
知识刻入“参数”的过程揭秘 047
4 - 中文突围：文心大模型的实体掩码创新 050
实体掩码：AI理解中文的破冰之旅 051
实体掩码技术的设计原理 051
像玩乐高一样玩转实体掩码技术 052
创新突破：从“填鸭式学习”到“启发式教学” 053
实战案例：技术概念到落地应用的跨越 054
5 - 底层优化：GPU CUDA的硬件加速体系构建 055
GPU：AI时代的“工业引擎” 056
CUDA：算力世界的“操作系统” 058
算力背后的全球竞赛 059
打破垄断的“安卓式”突围 060
硬件体系技术细节深度解读 060
第三篇：DeepSeek开启的效率美学新纪元
1 - DeepSeek的创新之路：重塑AI效率美学 066
2 - 出圈之作：开源的推理大模型R1 069
R1：开源推理大模型的曙光 069
R1引领的AI技术突破 070
R1探索的用户体验创新 071
R1带来的成本全面降低 071
3 - 盘点R1的主要创新技术 072
架构优化：多头潜在注意力（MLA）机制 072
训练革命：多模型多阶段联合训练的进阶之路 076
算法进化：混合专家架构MoE的效率跃升 081
工程突破：多令牌预测MTP提升性能 085
底层切入：PTX级编程为降低算力门槛提供了新思路 088
4 - 开源战略：加速AI生态的全新洗牌 091
开源战略：技术普惠的催化剂 091
开源战略对AI生态的影响 092
开源战略对国际科技发展格局的影响 093
开源战略对产业盈利模式的影响 093
开源生态的指数级效应 094
第四篇：DeepSeek提示词高阶实战新策略
1 - 一个操作，真正用上R1大模型 098
使用官网问答 099
使用第三方平台问答 101
2 - 两类模型，秒懂提示词策略的进阶使用 104
CoT详解 105
CoT成为了两类大模型的能力边界 107
通用大模型的提示词工程策略 108
推理大模型的提示词工程策略 118
3 - 三条指令，瞬间提升AI回复质量 123
指令一：哪里不对改哪里 124
指令二：反问提问 129
指令三：给出参考案例 133
4 - 四步流程，打造文案类任务万能公式 158
5 - 五种方式，DeepSeek联用其他工具 160
6 - 六项措施，减轻推理大模型幻觉 161
“幻觉”问题如何降低？ 161
高阶指南 163
7 - 七大误区，跳出AI使用的常见陷阱 163
误区一：把AI工具当搜索引擎使用 163
误区二：给通用模型的指令太过简单 164
误区三：给推理模型加入太多限制条件 164
误区四：过度依赖AI工具，陷入成长陷阱 164
误区五：对尝试新工具上瘾，陷入效率陷阱 164
误区六：简单问题复杂化，陷入“必须AI”陷阱 165
误区七：工具应用单一化，陷入局部视野陷阱 165
第五篇：倍速到来的AI产业新未来
1 - 企业落地范式：DeepSeek 推动从“ AI”到“AI ”
的路径转换 170
从“ AI”到“AI ”：一场认知的颠覆 170
是否要进行企业级的“AI ”重构：一场理性的抉择 171
如何进行企业级的“AI ”重构：一场智慧的布局 172
2 - 行业盈利方式：DeepSeek 引领的 AI 企业模型开源应
用免费整体发展趋势 173
DeepSeek给行业带来的鲇鱼效应 174
现有的大型软硬件生态盈利模式分析 174
DeepSeek生态中的三类企业及其盈利模式分析 175
围绕DeepSeek可能出现的盈利形式分析 176
3 - 产业生态模式：以 DeepSeek 为中心的软硬件生态加速完善 179
第三方云服务平台：全面上线DeepSeek大模型 179
第三方应用平台：各类应用全面接入DeepSeek-R1模型 180
硬件厂商：国产算力硬件服务商的崛起 180
智能化终端：边缘计算赋能各种穿戴场景 181
生态构建模式：参与者自发主动的生态进化 182
4 - 创业可能形式：DeepSeek拉平多元市场主体起跑线182
安全标准提升：智能安全与安全智能需求激增 183
企业级服务普及：私有化部署服务成为新标准 185
消费级应用成为AI创业主战场 187
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| 內容試閱：
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前 言
AI 的浪潮正以前所未有的速度重塑着人类文明的图景，这是一场从微观神经元到宏观生态的壮丽迁徙。如果将 AI 的发展比作一场穿越时空的探险，那么从最初模拟生物神经元的初代感知机，到基于自注意力机制的万亿参数大模型，再到风靡全球的DeepSeek，前方出口的光亮引领 AI 在神经网络这条时空隧道里不断探索前行。在这场认知革命的旅途中，AI 见证了从简单到复杂、从模仿到创造的转变。初代感知机，那个模仿生物神经元工作方式的简单模型，就像是探险队伍中的先驱者，勇敢地迈出了第一步。随后，多层感知机、反向传播算法、正则化技术、CNN、RNN
等一系列技术突破，就像是探险队伍中的勇士们，不断克服着前进路上的重重困难，将认知的边界一次次推向新的高度。然而，在这场探险的征途中，AI 也遇到了算力封锁与数据瓶颈这两座难以逾越的大山。就在这时，DeepSeek 如同一股清新的风，带着颠覆式的创新力量，横空出世。它站在神经网络技术发展的十字路口，突破了传统大模型对数据和算力的强依赖，成功开辟了新航道。DeepSeek 的系统级创新，不仅仅在于它提出了全新的算法和模型，更在于它重新定义了大模型技术的发展路径。它打破了 OpenAI推理模型闭源垄断的格局，实现了从闭源到开源的共享转变；它让 AI的思考过程变得可见，让用户能够更直观地理解 AI的决策依据；它降低了 AI技术在产业落地的成本门槛，让更多人和企业能够享受到 AI 带来的便利与智能。
在这场始于模拟生物智能的旅程中，DeepSeek不仅是一次技术路线的新尝试，更是一次对人类智能本质的深刻探索。在算力、算法与数据的三重奏下，AI 正以前所未有的速度向前发展，不断叩响着通向通用人工智能 （AGI） 的大门。站在神经网络技术发展的历史视角上，读者能更清晰地看到 DeepSeek 所带来的系统级创新，对 AI工具应用方式上的整体性颠覆，以及它对未来 AI产业发展的深远影响。
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