仅用于站内搜索，没有排版格式，具体信息请跳转上方微信公众号内链接
又有福利来了，免费送两本给关注的朋友，具体说明在文末！
DeepSeek爆火到现在，留给程序员们的时间不多了。
仅仅一个多月的时间，国内诸多领域的头部力量纷纷迅速接入DeepSeek。国民级应用如微信、阿里、百度，手机终端厂商荣耀、小米、OPPO、vivo，汽车终端领域的比亚迪、一汽、上汽，还有政企单位、居民服务部门以及各大高校，均积极投身其中。
今天，小异带来一本新书《DeepSeek原理与项目实战》，这本书还未正式出版，便已引发广泛关注，其中文繁体版和英文版版权更是抢先售出，收获了读者们如潮的好评。本书由未来智能实验室（FutureIntelligenceLab）创作，围绕DeepSeek-V3展开，结合理论解析与实际应用，带领广大程序员全面探索这一开源大模型的核心技术与实践价值，在AI时代抢占先机！
▼点击下方，即可购书
想用好DeepSeek，我们得先知道它厉害在哪里。
Part.1
DeepSeek面面观
DeepSeek系列模型由深度求索科技（DeepSeekAI）开发，涵盖了从通用语言模型到特定领域应用的一系列创新技术。
七大核心模型均结合了前沿架构与高效训练技术，为各类复杂任务提供了强大的解决方案，构建起覆盖文本、代码、数学及视觉的完整能力版图。
▲DeepSeek全系列大模型对比表
其中，深度求索科技推出的第三代大规模混合专家（MoE）模型DeepSeekV3，凭借其高达6710亿的总参数量、长上下文支持、每个Token仅激活21亿参数和FP8优化技术等，成为该系列的旗舰模型，是当前语言模型领域的顶尖代表之一。
▲DeepSeek-V3整体架构图（含MoE）
DeepSeek能够一鸣惊人，主要得益于其在性能、成本和开源程度等方面的突出表现。例如，DeepSeekV3在MMLU、HumanEval、CMMLU等关键任务中超越Dense架构模型，充分展现出卓越的任务适配能力和高效的资源利用能力。
▲DeepSeekV3在多任务评测中的性能表现
▲DeepSeek-V3训练消耗
高性能，低成本，还开源，DeepSeek到底为什么这么厉害？其底层技术范式的重构是关键因素。为了解决大模型训练与推理中的关键挑战，展现卓越的性能优势，DeepSeekV3结合了一系列技术创新：
混合专家架构（MoE）优化
DeepSeekV3采用最新的MoE架构，通过动态路由机制实现专家选择的高效性与准确性。每个Token仅激活部分专家，这一策略大幅降低了计算成本，同时却丝毫无损模型的性能表现，确保其输出始终维持在高质量水平。
长上下文支持与扩展
支持长达128K的上下文窗口，DeepSeekV3能够处理长文档、复杂代码以及多轮对话等任务，为研究报告、法律文书等长文本应用提供了技术保障。
动态负载均衡与通信优化
通过无辅助损失的负载均衡策略和DualPipe算法，DeepSeekV3有效平衡了多专家节点间的计算负载，并在跨节点通信中实现了计算与通信的全面重叠，大幅提升了分布式训练的效率。
FP8混合精度训练
在训练中采用FP8混合精度技术，DeepSeekV3在降低显存需求的同时，保持了数值计算的稳定性与模型性能，大幅减少了硬件资源占用。
▲基于FP8的DeepSeek-V3性能优化策略
像这样厉害的性能优化和技术创新，还有很多。
而且，DeepSeekV3发布即选择全栈开源，实质是按下AI技术扩散的指数级增长按钮。如今，任何人都可以使用DeepSeek，基于它进行修改、蒸馏出适合自己的小型模型，并基于这些定制模型开发出专属的应用程序。
当技术爆炸遇见知识鸿沟，《DeepSeek原理与项目实战》这本兼顾理论深度、技术广度和实践经验的好书，便为读者打开了通向DeepSeek世界的大门。
本书的作者是未来智能实验室，由多名国内顶尖高校的博士、硕士组成，专注于大模型的研发与创新，聚焦于自然语言处理、深度学习、计算机视觉和多模态学习等领域。团队致力于推动AI技术的突破，并为企业和开发者提供全面的技术支持，助力复杂AI项目的高效开发与应用。
团队成员拥有丰富的实践经验，曾参与国内知名企业的大模型设计与落地项目，涉及对话系统、智能推荐、生成式AI等多个领域。团队通过技术研发与方案优化，促进大模型在工业界的落地，并加速智能化应用的普及与行业创新。
现在，就跟着这本书动手玩转DeepSeek开发吧。
Part.2
动手玩转DeepSeek
本书旨在为读者提供一份系统性的学习指南，按照“生成式AI的基础与技术架构——生成式AI的专业应用与Prompt设计——实战与高级集成应用”三部分来组织内容，通过理论讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者掌握从原理到应用的完整流程。
生成式AI的基础与技术架构
首先，从理论层面入手，第一部分（第13章）讲解了Transformer与注意力机制的原理、DeepSeek-V3架构的核心技术以及模型开发的基础知识。9章）不仅详述了DeepSeek-V3在对话生成、数学推理、代码补全等领域的能力，还通过详细的代码案例展示了如何利用模型实现任务的精准解决。
通过对MoE路由、上下文窗口优化和分布式训练策略的深入剖析，揭示了DeepSeek-V3在训练成本与计算效率上的独特优势，为后续的技术应用奠定了理论基础。
生成式AI的专业应用与Prompt设计
在掌握了理论基础之后，我们就可以进一步了解模型的实际表现与开发实践了。第二部分（第4
此外，书中对对话前缀续写、FIM生成模式和JSON输出等高级功能进行了系统讲解，帮助开发者实现模型的高效定制化。
实战与高级集成应用
理论和工具都学会后，就要动手实战了，第三部分（第10~12章）详细讲解了从函数回调、缓存机制到实际应用开发的全流程。
书中通过对DeepSeek开放平台与API的深度剖析，提供了从API调用到性能优化的全方位指导。同时，通过三种实际场景的集成开发案例展示了DeepSeek-V3在生产环境中的强大应用潜力。
集成实战1：基于LLM的Chat类客户端开发
集成实战2：AI智能助理开发
集成实战3：基于VSCode的辅助编程插件开发
Part.3
结语
在当下大模型技术快速迭代的浪潮中，本书以技术前瞻性、实战系统性和应用普适性形成显著特色：
●技术前瞻性：内容体系深度结合DeepSeek技术团队的最新研究成果，在模型发布后第一时间完成知识体系转化，确保技术解密的时效价值。
●实战系统性：突破传统技术书籍重理论轻实践的局限，从生成式AI的理论基础讲解到DeepSeek-V3的技术架构，再到具体的开发实践，构建了从模型部署、参数微调到应用落地的全链路技术框架。
通过近100个案例和实践项目帮助读者在实际操作中加深对知识的理解，使学习过程既不枯燥又具有深度。为了确保读者实现学完即用，用即见效，随书附赠DeepSeek-R1参考指南及完整开源代码库等配套内容：
DeepSeek实用集成
异步社区VIP会员月卡
DeepSeek导读课程
案例代码
DeepSeek-R1参考指南（纸质版）
●应用普适性：既满足初学者从零构建大模型认知体系的需求，又为资深工程师提供分布式训练优化、长上下文处理等进阶解决方案。
这么全面详细的内容编排，无论是对大模型开发抱有强烈兴趣的初学者，还是有一定基础的技术人员，都能通过本书快速了解并上手DeepSeek大模型技术，深入探索其在工业与商业场景中的应用潜力。
Part.4
福利时间
福利时间到啦！我会给2位幸运读者包邮赠送这本《DeepSeek原理与项目实战》
参与方式：
关注本公众号，在本文末尾写下留言，字数不限，内容与本文主题有关即可。我将选取点赞数量前三名的读者朋友赠送本书(可以找朋友来点赞哦)。如出现点赞数相同的情况，则依据留言字数多少评选。
开奖时间：2025年5月1日18时
兑奖时间：2024年5月7日18时截止
