第1章 DeepSeek的使命與愿景：開辟AI應用新紀元 1.1 DeepSeek的由來 1.2 DeepSeek的主要產品和應用場景 1.3 DeepSeek與其他模型的性能對比 1.4 DeepSeek初體驗 1.5 DeepSeek API 第2章 人工智能與大模型：智能時代的核心引擎 2.1 人工智能基礎介紹 2.2 什么是大模型 2.3 神經網絡 2.4 網絡模型 第3章 DeepSeek 底層架構解密：探尋大模型的基石 3.1 基于 Transformer架構 3.2 動態(tài)任務分配：智能計算的自適應引擎 3.3 稀疏激活機制：動態(tài)結構感知的高效優(yōu)化范式 3.4 MoE架構：基于稀疏專家的動態(tài)路由系統(tǒng) 3.5 歸一化技術：穩(wěn)定性與效率的平衡術 3.6 多令牌預測技術：增強推理能力的新途徑 3.7 高效并行策略：性能極限的系統(tǒng)設計 3.8 混合精度與量化：訓練效率的加速器 3.9 顯存優(yōu)化與結構共享：資源利用的范式創(chuàng)新 第4章 DeepSeek 的工作原理：從生成到模型安全的全面解析 4.1 逐詞生成：DeepSeek的輸出過程 4.2 概率模型：如何生成有意義的文本 4.3 性能優(yōu)化與效率提升 4.4 模型的安全性與可靠性 第5章 DeepSeek 的內部機制：智能思維的發(fā)動機 5.1 “嵌入”與向量空間 5.2 語義理解與生成 5.3 模型的決策過程 第6章 DeepSeek 的架構揭秘：駕馭大模型的核心 6.1 探索模型網絡：基礎DeepSeekMoE架構剖析 6.2 升級進化：DeepSeek-V3模型全景 6.3 多模態(tài)大模型：DeepSeek的跨感知融合 6.4 升級版Janus-Pro：多模態(tài)進階的實踐與優(yōu)化 第7章 DeepSeek 的訓練過程：從數據到微調的全流程揭秘 7.1 數據準備與預處理 7.2 基礎訓練：從無到有 7.3 微調與優(yōu)化：提升性能 第8章 DeepSeek 的訓練優(yōu)化與成本控制：效率與經濟性的雙重探索 8.1 數據規(guī)模、訓練策略與低成本秘訣 8.2 鏈式思考與可解釋推理：DeepSeek的獨到之處 8.3 開源策略：如何用開放共享降低壁壘 第9章 DeepSeek-R1：推理模型的革新之旅 9.1 DeepSeek-R1全景探秘 9.2 DeepSeek-R1開源信息概覽 9.3 DeepSeek-R1-Zero自進化訓練體系揭秘 9.4 全場景強化學習：分析完整的訓練策略 9.5 蒸餾處理 第10章 稀疏矩陣技術：計算效率的新型加速利器 10.1 稀疏矩陣技術概述 10.2 稀疏矩陣技術在DeepSeek中的應用 10.3 稀疏矩陣技術的前沿探索 第11章 DeepSeek 部署實戰(zhàn)：從本地到云端的一體化落地 11.1 基于Ollama的本地部署 11.2 基于Chatbox的本地部署 11.3 基于LM Studio的本地部署 11.4 基于Ollama+Docker+Open WebUI的本地部署 11.5 DeepSeek的遠程和云端部署 第12章 DeepSeek 接入實戰(zhàn)：無縫集成與多平臺落地指南 12.1 Chatbox接入實戰(zhàn) 12.2 NextChat接入實戰(zhàn) 12.3 通過OfficeAI將DeepSeek接入Office 12.4 將DeepSeek接入VS Code 12.5 將DeepSeek接入PyCharm 12.6 基于茴香豆+DeepSeek的微信聊天機器人