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以下文章来源于寒武纪人工智能 ，作者格知致能

寒武纪人工智能 .
人工智能算法研究，AI产品设计、AI垂直行业落地应用的探索、普及、企业咨询与培训
本人与知名AI专家、北大博士后卢菁合著的《DeepSeek核心技术揭秘》已经正式上架预售了！这是一本剖析DeepSeek技术原理的专业技术书，是目前市场上第一本硬核讨论技术原理的书。

全书以全面的内容、深入的技术原理解析和前瞻性的行业洞察，为技术人员、研究人员和大模型相关技术爱好者提供了宝贵的学习资料，也为关注人工智能领域技术发展的从业人员提供了重要的参考与借鉴。
通过阅读这本书，读者可以深入了解DeepSeek的技术细节，快速掌握大模型领域的前沿知识，洞察其对行业格局的影响，从而更好地把握人工智能发展的脉络，提升自身在该领域的专业素养和竞争力，为未来的职业发展和个人成长奠定坚实的基础。
第1章介绍DeepSeek的一系列技术突破与创新，如架构创新、训练优化、推理与部署优化等，让读者对DeepSeek的性能突破形成直观的认识。同时，介绍DeepSeek的模型家族，涵盖通用语言模型、多模态模型、代码生成与理解等领域，展现了DeepSeek在大模型的不同细分领域取得的成就。
第2章为初学者深入浅出地讲解DeepSeek的使用方法。从推理模型与通用模型的差异，到具体的使用案例，读者可以直观地感受DeepSeek在实际应用中的强大功能。对提示工程的详细介绍，可以帮助读者了解如何通过精心设计的提示词更好地发挥DeepSeek的能力。对提示词链的高级使用技巧的介绍，为读者进一步提升DeepSeek使用效果提供参考。
第3章和第4章是本书的核心与精华。
第3章深入剖析DeepSeek-V3的模型架构、训练框架、推理阶段优化、后训练优化等关键技术。从混合专家模型（MoE）的起源与发展，到DeepSeek-V3的MoE优化，再到对多头潜在注意力（MLA）机制和多token预测的详细解读，帮助读者全面了解DeepSeek-V3在技术上的先进性和创新性。同时，对训练框架的并行策略、FP8混合精度训练及推理阶段的优化等内容的深入分析，展示了DeepSeek在提升效率和性能方面的不懈追求。
第4章关于DeepSeek-R1的技术剖析同样精彩纷呈。预备知识的介绍为读者理解后续内容打下了坚实的基础。对DeepSeek-R1-Zero的组相对策略优化（GRPO）算法、奖励模型等关键技术的深入剖析，可以帮助读者了解DeepSeek在强化学习领域的创新性探索。对DeepSeek-R1的训练过程和推理能力的蒸馏等内容的详细阐述，能让读者对这一创新技术的特点有全面的认知。
第5章从宏观的角度分析DeepSeek对人工智能技术格局的影响，包括打破硬件依赖迷思、冲击英伟达CUDA护城河、引发大模型技术路线的重新思考等多个方面。同时，总结了DeepSeek成功背后的启示，如*导者敏锐的技术直觉、长期主义的坚持、极致的工程优化等，为读者提供了宝贵的经验和启示。
第6章对DeepSeek“开源周”的多个技术项目进行了深入的分析。通过对FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe 与 EPLB、3FS等项目的介绍，展示了DeepSeek在开源领域的积极探索，体现了其推动大模型技术普及和发展的决心。这些技术项目的详细解读，能让读者了解DeepSeek在降低人工智能技术门槛、促进技术交流与合作方面的巨大贡献。
第7章对大模型的发展进行了讨论。从MoE的发展趋势、MLA的展望，大模型的训练方法、推理部署，到GPU硬件及推理模型的发展趋势，以前瞻性的视角为读者描绘了大模型的发展蓝图。
本书将带领读者走进DeepSeek的神秘世界，领略大模型技术的魅力，开启一段探索人工智能未来的奇妙旅程。无论您是对大模型技术感兴趣的初学者，还是在该领域深耕多年的专业人士，本书都值得一读。它将帮助您更好地把握人工智能技术的发展趋势，提升自身的技术水平和创新能力，为您在人工智能领域的发展提供有力的支持。