博客來
本書以“認知生態”為脈絡，構建DeepSeek技術的立體認知體系。
全書分為4部分：第1部分深入剖析DeepSeek-V3與DeepSeek-R1雙版本架構創新，揭秘MoE混合專家模型、MLA多頭潛在注意力機制等核心技術；第2部分獨創“黃金工作流”，通過PPT智能設計、跨語言辦公協同、爆款短視頻文案創作等場景，提供提示詞心法與創作範式；第3部分探索私有知識庫搭建與AI編程開發，詳解Ollama部署策略與Windsurf工具鏈，搭建AI智能體，實現全流程自動化辦公；第4部分前瞻性解析AGI進化路徑，提出“認知叢林—頓悟生態—代際傳承”三重進化密碼。
無論你是AI從業者、技術愛好者，還是對未來充滿好奇的探索者，這本書都將成為你的認知指南針，引領你在人機共生的新紀元中找到自己的位置。
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秒懂DeepSeek：讓AI成為你的貼心助手的圖書 |
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秒懂DeepSeek：讓AI成為你的貼心助手 作者：寒松 出版社：中國水利水電出版社 出版日期：2025-04-01 語言：簡體中文 規格：平裝 / 236頁 / 13 x 19 x 1.18 cm / 普通級/ 1-1 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：秒懂DeepSeek：讓AI成為你的貼心助手
內容簡介
作者介紹
寒松，本名趙暉，計算機博士，川大智勝智能應用研究院院長，北京萌特博智能機器人科技有限公司聯席科學家，曾任百度商業搜索部技術委員會委員、搜狗商業搜索算法研究員。
作為團隊負責人，主導開發中國第一個精準廣告平台；作為算法委員，主導百度廣告算法數次重大升級；作為高校科技成果轉化主導人，落地多個與央國企合作項目，涉及城市交通閘機視覺識別、生物製藥、養老機器人、帕金森病早期預判AI大模型等領域。參與項目曾獲一次國家科技進步二等獎，兩次省部級科技進步獎。
作為團隊負責人，主導開發中國第一個精準廣告平台；作為算法委員，主導百度廣告算法數次重大升級；作為高校科技成果轉化主導人，落地多個與央國企合作項目，涉及城市交通閘機視覺識別、生物製藥、養老機器人、帕金森病早期預判AI大模型等領域。參與項目曾獲一次國家科技進步二等獎，兩次省部級科技進步獎。
目錄
第1部分 DeepSeek基礎入門
第1章 認識DeepSeek
1.1 DeepSeek的誕生與發展
1.1.1 技術物種的起源
1.1.2 組織DNA的解剖
1.1.3 進化實驗室
1.1.4 知識補給包
1.2 DeepSeek能做什麼
1.2.1 認知增強的可能性地圖
1.2.2 語言魔法師的實驗室
1.2.3 代碼魔術師的工作坊
1.2.4 數學推理大師的思維實驗室
1.2.5 知識寶庫的探索中心
1.2.6 你的DeepSeek技能挑戰
1.2.7 行動計劃與知識補給
1.3 核心技術特點與優勢
1.3.1 技術物種的DNA解碼
1.3.2 DeepSeekMoE架構與多頭潛在注意力機制
1.3.3 GRPO強化學習——認知進化的自組織學習生態
1.3.4 “頓悟時刻”——認知飛躍的神經突觸重組
1.3.5 技術民主化——認知資源的普惠生態
1.3.6 知識補給包
1.4 DeepSeek-V3與DeepSeek-R1版本的特色：AI進化樹的雙生枝幹
1.4.1 技術物種的形態分化
1.4.2 DeepSeek-V3——全能型認知生態系統
1.4.3 DeepSeek-R1系列——認知進化的多層級適應者
1.4.4 版本選擇指南與知識補給
1.5 與其他AI模型的對比：認知競技場中的DeepSeek
1.5.1 AI能力競賽的觀察台
1.5.2 參賽選手——數字智能的多樣性
1.5.3 認知挑戰——多維能力的測試場
1.5.4 結果分析——認知進化的平行路徑
1.5.5 比較洞察與知識補給
第2章 DeepSeek-V3架構創新
2.1 混合專家模型架構：智能社會的認知生態系統
2.1.1 專家協作的認知生態系統
2.1.2 專家協作的認知機制
2.1.3 資源優化的認知策略
2.1.4 MoE架構的認知工具包
2.2 多頭潛在注意力：記憶的認知生態藝術
2.2.1 信息壓縮的認知生態系統
2.2.2 壓縮與重建的認知機制
2.2.3 位置感知的認知策略
2.2.4 MLA機制的認知工具包
……
第2部分 高效工作實戰技巧
第3部分 高級應用實戰
第4部分 通向AGI之路
第1章 認識DeepSeek
1.1 DeepSeek的誕生與發展
1.1.1 技術物種的起源
1.1.2 組織DNA的解剖
1.1.3 進化實驗室
1.1.4 知識補給包
1.2 DeepSeek能做什麼
1.2.1 認知增強的可能性地圖
1.2.2 語言魔法師的實驗室
1.2.3 代碼魔術師的工作坊
1.2.4 數學推理大師的思維實驗室
1.2.5 知識寶庫的探索中心
1.2.6 你的DeepSeek技能挑戰
1.2.7 行動計劃與知識補給
1.3 核心技術特點與優勢
1.3.1 技術物種的DNA解碼
1.3.2 DeepSeekMoE架構與多頭潛在注意力機制
1.3.3 GRPO強化學習——認知進化的自組織學習生態
1.3.4 “頓悟時刻”——認知飛躍的神經突觸重組
1.3.5 技術民主化——認知資源的普惠生態
1.3.6 知識補給包
1.4 DeepSeek-V3與DeepSeek-R1版本的特色：AI進化樹的雙生枝幹
1.4.1 技術物種的形態分化
1.4.2 DeepSeek-V3——全能型認知生態系統
1.4.3 DeepSeek-R1系列——認知進化的多層級適應者
1.4.4 版本選擇指南與知識補給
1.5 與其他AI模型的對比：認知競技場中的DeepSeek
1.5.1 AI能力競賽的觀察台
1.5.2 參賽選手——數字智能的多樣性
1.5.3 認知挑戰——多維能力的測試場
1.5.4 結果分析——認知進化的平行路徑
1.5.5 比較洞察與知識補給
第2章 DeepSeek-V3架構創新
2.1 混合專家模型架構：智能社會的認知生態系統
2.1.1 專家協作的認知生態系統
2.1.2 專家協作的認知機制
2.1.3 資源優化的認知策略
2.1.4 MoE架構的認知工具包
2.2 多頭潛在注意力：記憶的認知生態藝術
2.2.1 信息壓縮的認知生態系統
2.2.2 壓縮與重建的認知機制
2.2.3 位置感知的認知策略
2.2.4 MLA機制的認知工具包
……
第2部分 高效工作實戰技巧
第3部分 高級應用實戰
第4部分 通向AGI之路
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