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大模型覺醒(DeepSeek引領AI新未來)

  • 作者：黃正傑|責編:黃陳誠//余?
  • 出版社：重慶
  • ISBN：9787229201371
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：190
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳盡地介紹了人工智慧模型的發展歷程，從最初的神經元模型到小型模型，經歷了智能的誕生和認知的躍遷等關鍵階段。隨著大模型時代的到來，書中探討了計算能力的革命性變革以及架構的演進。
    書中特彆強調了DeepSeek範式的重要性，介紹了其發布的強大模型系列，其中首個開源推理大模型deepseek R1尤為引人注目。該模型融合了多頭潛在注意力等創新技術，實現了訓練方法的革新、生成能力的提升以及推理過程的重構。此外，DeepSeek還推動了產業化應用，降低了技術部署的門檻。
作者介紹
黃正傑|責編:黃陳誠//余?
目錄
前言
第一篇：從神經元到小模型的小而美之路
  1-智能起源：從神經元到感知機
    生物神經元的啟示：快遞站里的信息傳遞
    感知機：第一台「人工大腦」的誕生
    激活函數：決策背後的「門檻法則」
    參數：知識保存的關鍵
    預訓練、后訓練與推理：貫穿神經網路發展的三大概念
    感知機的「能力邊界」與破局關鍵
  2-認知躍遷：多層感知機的破冰之旅
    從單細胞到腦網路：感知機的進化之路
    隱藏層：打開認知維度的新鑰匙
    從「符號邏輯」到「模式湧現」
    多層感知機：AI發展的基石
    多層感知機中的關鍵技術創新
  3-深度覺醒：反向傳播演算法的突破
    反饋優化下的性能提升
    鏈式法則的認知革命
    參數優化的工程奇跡
    覺醒之路的技術啟示
  4-正則化：給學霸裝上「防學習沉迷系統」
    打破完美主義的魔咒
    打破魔咒的方法論
  5-視覺革命：CNN如何理解圖像表達的含義
    CNN起源：從堆疊濾鏡到深度學習
    CNN三大核心技術：卷積、池化與正則化
    CNN實戰：圖像識別的工業化革命
    從像素到認知的跨越
  6-語言解密：RNN如何理解文字背後的深意
    從「字面意思」到「深層語義」的跨越
    RNN核心原理：帶「記憶」的流水線
    RNN關鍵技術細節
第二篇：大模型的暴力美學時代
  1-Transformer革命：全局注意力如何重塑AI認知
    文字的蛻變：從文本到序列的音樂之旅
    Transformer架構：編碼器與解碼器的協同
    全局注意力機制：AI的「全景信息篩」
    多頭注意力機制：AI的「多聲部合唱」
    並行化革命：從「流水線」到「交響樂團」
  2-架構裂變：編碼器-解碼器的分合之道
    傳統架構：編碼器與解碼器的協作
    BERT：純編碼器架構的全局視角觀察家（專註于「看」）
    GPT：純解碼器架構的內容生成創作家（專註于「寫」）
    需求驅動的大模型架構演進之路
  3-暴力美學：Scaling Law揭示的效果密碼
    滾雪球的啟示：Scaling Law的奧秘
    雪球效應的三大驅動引擎
    暴力美學的工程實踐
    知識刻入「參數」的過程揭秘
  4-中文突圍：文心大模型的實體掩碼創新

    實體掩碼：AI理解中文的破冰之旅
    實體掩碼技術的設計原理
    像玩樂高一樣玩轉實體掩碼技術
    創新突破：從「填鴨式學習」到「啟髮式教學」
    實戰案例：技術概念到落地應用的跨越
  5-底層優化：GPU+CUDA的硬體加速體系構建
    GPU：AI時代的「工業引擎」
    CUDA：算力世界的「操作系統」
    算力背後的全球競賽
    打破壟斷的「安卓式」突圍
    硬體體系技術細節深度解讀
第三篇：DeepSeek開啟的效率美學新紀元
  1-DeepSeek的創新之路：重塑AI效率美學
  2-出圈之作：開源的推理大模型R1
    R1：開源推理大模型的曙光
    R1引領的AI技術突破
    R1探索的用戶體驗創新
    R1帶來的成本全面降低
  3-盤點R1的主要創新技術
    架構優化：多頭潛在注意力（MLA）機制
    訓練革命：多模型多階段聯合訓練的進階之路
    演算法進化：混合專家架構MoE的效率躍升
    工程突破：多令牌預測MTP提升性能
    底層切入：PTX級編程為降低算力門檻提供了新思路
  4-開源戰略：加速AI生態的全新洗牌
    開源戰略：技術普惠的催化劑
    開源戰略對AI生態的影響
    開源戰略對國際科技發展格局的影響
    開源戰略對產業盈利模式的影響
    開源生態的指數級效應
第四篇：DeepSeek提示詞高階實戰新策略
  1-一個操作，真正用上R1大模型
    使用官網問答
    使用第三方平台問答
  2-兩類模型，秒懂提示詞策略的進階使用
    CoT詳解
    CoT成為了兩類大模型的能力邊界
    通用大模型的提示詞工程策略
    推理大模型的提示詞工程策略
  3-三條指令，瞬間提升AI回復質量
    指令一：哪裡不對改哪裡
    指令二：反問提問
    指令三：給出參考案例
  4-四步流程，打造文案類任務萬能公式
  5-五種方式，DeepSeek聯用其他工具
  6-六項措施，減輕推理大模型幻覺
    「幻覺」問題如何降低？
    高階指南
  7-七大誤區，跳出AI使用的常見陷阱
    誤區一：把AI工具當搜索引擎使用

    誤區二：給通用模型的指令太過簡單
    誤區三：給推理模型加入太多限制條件
    誤區四：過度依賴AI工具，陷入成長陷阱
    誤區五：對嘗試新工具上癮，陷入效率陷阱
    誤區六：簡單問題複雜化，陷入「必須AI」陷阱
    誤區七：工具應用單一化，陷入局部視野陷阱
第五篇：倍速到來的AI產業新未來
  1-企業落地範式：DeepSeek推動從「+AI」到「AI+」的路徑轉換
    從「+AI」到「AI+」：一場認知的顛覆
    是否要進行企業級的「AI+」重構：一場理性的抉擇
    如何進行企業級的「AI+」重構：一場智慧的布局
  2-行業盈利方式：DeepSeek引領的AI企業模型開源應用免費整體發展趨勢
    DeepSeek給行業帶來的鯰魚效應
    現有的大型軟硬體生態盈利模式分析
    DeepSeek生態中的三類企業及其盈利模式分析
    圍繞DeepSeek可能出現的盈利形式分析
  3-產業生態模式：以DeepSeek為中心的軟硬體生態加速完善
    第三方雲服務平台：全面上線DeepSeek大模型
    第三方應用平台：各類應用全面接入DeepSeek-R1模型
    硬體廠商：國產算力硬體服務商的崛起
    智能化終端：邊緣計算賦能各種穿戴場景
    生態構建模式：參與者自發主動的生態進化
  4-創業可能形式：DeepSeek拉平多元市場主體起跑線
    安全標準提升：智能安全與安全智能需求激增
    企業級服務普及：私有化部署服務成為新標準
    消費級應用成為AI創業主戰場

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