第一篇：從神經(jīng)元到小模型的小而美之路
1 - 智能起源：從神經(jīng)元到感知機(jī) 004
? 生物神經(jīng)元的啟示：快遞站里的信息傳遞 005
? 感知機(jī)：第一臺人工大腦的誕生 006
? 激活函數(shù)：決策背后的門檻法則 006
? 參數(shù)：知識保存的關(guān)鍵 007
? 預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練與推理：貫穿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的三大概念 008
? 感知機(jī)的能力邊界與破局關(guān)鍵 010
2 - 認(rèn)知躍遷：多層感知機(jī)的破冰之旅 011
? 從單細(xì)胞到腦網(wǎng)絡(luò)：感知機(jī)的進(jìn)化之路 011
? 隱藏層：打開認(rèn)知維度的新鑰匙 012
? 從符號邏輯到模式涌現(xiàn) 012
? 多層感知機(jī)：AI發(fā)展的基石 014
? 多層感知機(jī)中的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新 014
3 - 深度覺醒：反向傳播算法的突破 015
? 反饋優(yōu)化下的性能提升 016
? 鏈?zhǔn)椒▌t的認(rèn)知革命 016
? 參數(shù)優(yōu)化的工程奇跡 017
? 覺醒之路的技術(shù)啟示 018
4 - 正則化：給學(xué)霸裝上防學(xué)習(xí)沉迷系統(tǒng) 019
? 打破完美主義的魔咒 019
? 打破魔咒的方法論 020
5 - 視覺革命：CNN如何理解圖像表達(dá)的含義 022
? CNN起源：從堆疊濾鏡到深度學(xué)習(xí) 023
? CNN三大核心技術(shù)：卷積、池化與正則化 024
? CNN實戰(zhàn)：圖像識別的工業(yè)化革命 025
? 從像素到認(rèn)知的跨越 026
6 - 語言解密：RNN如何理解文字背后的深意 026
? 從字面意思到深層語義的跨越 026
? RNN核心原理：帶記憶的流水線 027
? RNN關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié) 027
第二篇：大模型的暴力美學(xué)時代
1 - Transformer革命：全局注意力如何重塑AI認(rèn)知 034
? 文字的蛻變：從文本到序列的音樂之旅 035
? Transformer架構(gòu)：編碼器與解碼器的協(xié)同 037
? 全局注意力機(jī)制：AI的全景信息篩 037
? 多頭注意力機(jī)制：AI的多聲部合唱 038
? 并行化革命：從流水線到交響樂團(tuán) 039
2 - 架構(gòu)裂變：編碼器解碼器的分合之道 040
? 傳統(tǒng)架構(gòu)：編碼器與解碼器的協(xié)作 040
? BERT：純編碼器架構(gòu)的全局視角觀察家（專注于看） 041
? GPT：純解碼器架構(gòu)的內(nèi)容生成創(chuàng)作家（專注于寫） 042
? 需求驅(qū)動的大模型架構(gòu)演進(jìn)之路 044
3 - 暴力美學(xué)：Scaling Law揭示的效果密碼 044
? 滾雪球的啟示：Scaling Law的奧秘 045
? 雪球效應(yīng)的三大驅(qū)動引擎 045
? 暴力美學(xué)的工程實踐 047
? 知識刻入?yún)?shù)的過程揭秘 047
4 - 中文突圍：文心大模型的實體掩碼創(chuàng)新 050
? 實體掩碼：AI理解中文的破冰之旅 051
? 實體掩碼技術(shù)的設(shè)計原理 051
? 像玩樂高一樣玩轉(zhuǎn)實體掩碼技術(shù) 052
? 創(chuàng)新突破：從填鴨式學(xué)習(xí)到啟發(fā)式教學(xué) 053
? 實戰(zhàn)案例：技術(shù)概念到落地應(yīng)用的跨越 054
5 - 底層優(yōu)化：GPU CUDA的硬件加速體系構(gòu)建 055
? GPU：AI時代的工業(yè)引擎 056
? CUDA：算力世界的操作系統(tǒng) 058
? 算力背后的全球競賽 059
? 打破壟斷的安卓式突圍 060
? 硬件體系技術(shù)細(xì)節(jié)深度解讀 060
第三篇：DeepSeek開啟的效率美學(xué)新紀(jì)元
1 - DeepSeek的創(chuàng)新之路：重塑AI效率美學(xué) 066
2 - 出圈之作：開源的推理大模型R1 069
? R1：開源推理大模型的曙光 069
? R1引領(lǐng)的AI技術(shù)突破 070
? R1探索的用戶體驗創(chuàng)新 071
? R1帶來的成本全面降低 071
3 - 盤點R1的主要創(chuàng)新技術(shù) 072
? 架構(gòu)優(yōu)化：多頭潛在注意力（MLA）機(jī)制 072
? 訓(xùn)練革命：多模型多階段聯(lián)合訓(xùn)練的進(jìn)階之路 076
? 算法進(jìn)化：混合專家架構(gòu)MoE的效率躍升 081
? 工程突破：多令牌預(yù)測MTP提升性能 085
? 底層切入：PTX級編程為降低算力門檻提供了新思路 088
4 - 開源戰(zhàn)略：加速AI生態(tài)的全新洗牌 091
? 開源戰(zhàn)略：技術(shù)普惠的催化劑 091
? 開源戰(zhàn)略對AI生態(tài)的影響 092
? 開源戰(zhàn)略對國際科技發(fā)展格局的影響 093
? 開源戰(zhàn)略對產(chǎn)業(yè)盈利模式的影響 093
? 開源生態(tài)的指數(shù)級效應(yīng) 094
第四篇：DeepSeek提示詞高階實戰(zhàn)新策略
1 - 一個操作，真正用上R1大模型 098
? 使用官網(wǎng)問答 099
? 使用第三方平臺問答 101
2 - 兩類模型，秒懂提示詞策略的進(jìn)階使用 104
? CoT詳解 105
? CoT成為了兩類大模型的能力邊界 107
? 通用大模型的提示詞工程策略 108
? 推理大模型的提示詞工程策略 118
3 - 三條指令，瞬間提升AI回復(fù)質(zhì)量 123
? 指令一：哪里不對改哪里 124
? 指令二：反問提問 129
? 指令三：給出參考案例 133
4 - 四步流程，打造文案類任務(wù)萬能公式 158
5 - 五種方式，DeepSeek聯(lián)用其他工具 160
6 - 六項措施，減輕推理大模型幻覺 161
? 幻覺問題如何降低？ 161
? 高階指南 163
7 - 七大誤區(qū)，跳出AI使用的常見陷阱 163
? 誤區(qū)一：把AI工具當(dāng)搜索引擎使用 163
? 誤區(qū)二：給通用模型的指令太過簡單 164
? 誤區(qū)三：給推理模型加入太多限制條件 164
? 誤區(qū)四：過度依賴AI工具，陷入成長陷阱 164
? 誤區(qū)五：對嘗試新工具上癮，陷入效率陷阱 164
? 誤區(qū)六：簡單問題復(fù)雜化，陷入必須AI陷阱 165
? 誤區(qū)七：工具應(yīng)用單一化，陷入局部視野陷阱 165
第五篇：倍速到來的AI產(chǎn)業(yè)新未來
1 - 企業(yè)落地范式：DeepSeek 推動從 AI到AI
的路徑轉(zhuǎn)換 170
? 從 AI到AI ：一場認(rèn)知的顛覆 170
? 是否要進(jìn)行企業(yè)級的AI 重構(gòu)：一場理性的抉擇 171
? 如何進(jìn)行企業(yè)級的AI 重構(gòu)：一場智慧的布局 172
2 - 行業(yè)盈利方式：DeepSeek 引領(lǐng)的 AI 企業(yè)模型開源應(yīng)
用免費(fèi)整體發(fā)展趨勢 173
? DeepSeek給行業(yè)帶來的鲇魚效應(yīng) 174
? 現(xiàn)有的大型軟硬件生態(tài)盈利模式分析 174
? DeepSeek生態(tài)中的三類企業(yè)及其盈利模式分析 175
? 圍繞DeepSeek可能出現(xiàn)的盈利形式分析 176
3 - 產(chǎn)業(yè)生態(tài)模式：以 DeepSeek 為中心的軟硬件生態(tài)加速完善 179
? 第三方云服務(wù)平臺：全面上線DeepSeek大模型 179
? 第三方應(yīng)用平臺：各類應(yīng)用全面接入DeepSeek-R1模型 180
? 硬件廠商：國產(chǎn)算力硬件服務(wù)商的崛起 180
? 智能化終端：邊緣計算賦能各種穿戴場景 181
? 生態(tài)構(gòu)建模式：參與者自發(fā)主動的生態(tài)進(jìn)化 182
4 - 創(chuàng)業(yè)可能形式：DeepSeek拉平多元市場主體起跑線182
? 安全標(biāo)準(zhǔn)提升：智能安全與安全智能需求激增 183
? 企業(yè)級服務(wù)普及：私有化部署服務(wù)成為新標(biāo)準(zhǔn) 185
? 消費(fèi)級應(yīng)用成為AI創(chuàng)業(yè)主戰(zhàn)場 187
書單推薦
