大模型覺醒：DeepSeek引領AI新未來

黃正傑 工程師， 信息系統 項目管理師，中國生產力促進中心協會專家庫專家、重慶市數字技術人才培育項目簽約講師、重慶市軟件人才“ 工廠”師資庫講師、重慶市中小企業服務專家庫專家。 以負責人身份完成多項成果，獲全國“振興杯”青年職業技能大賽銀獎、首屆 工程師大賽“ 成果轉化獎”。阿裏雲認證專家(ACE)。獲北碚區“縉雲英才”高技能領軍人才稱號。 百度飛槳/文心大模型技術生態認證 講師，百度 PPDE，百度首席AI架構師計劃AICA七期成員。 利用人工智能技術進行數字技能人才培養相關事跡受中國青年報、學習強國等中央媒體報道。

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 004
? 生物神經元的啟示：快遞站裏的信息傳遞 005
? 感知機： 臺“人工大腦”的誕生 006
? 激活函數：決策背後的“門檻法則” 006
? 參數：知識保存的關鍵 007
? 預訓練、後訓練與推理：貫穿神經網絡發展的三大概念 008
? 感知機的“能力邊界”與破局關鍵 010
2 - 認知躍遷：多層感知機的破冰之旅 011
? 從單細胞到腦網絡：感知機的進化之路 011
? 隱藏層：打開認知維度的新鑰匙 012
? 從“符號邏輯”到“模式湧現” 012
? 多層感知機：AI發展的基石 014
? 多層感知機中的關鍵技術創新 014
3 - 深度覺醒：反向傳播算法的突破 015
? 反饋優化下的性能提升 016
? 鏈式法則的認知革命 016
? 參數優化的工程奇跡 017
? 覺醒之路的技術啟示 018
4 - 正則化：給學霸裝上“防學習沈迷系統” 019
? 打破 主義的魔咒 019
? 打破魔咒的方法論 020
5 - 視覺革命：CNN如何理解圖像表達的含義 022
? CNN起源：從堆疊濾鏡到深度學習 023
? CNN三大核心技術：卷積、池化與正則化 024
? CNN實戰：圖像識別的工業化革命 025
? 從像素到認知的跨越 026
6 - 語言解密：RNN如何理解文字背後的深意 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關鍵技術細節 027

第二篇：大模型的暴力美學時代
1 - Transformer革命：全局註意力如何重塑AI認知 034
? 文字的蛻變：從文本到序列的音樂之旅 035
? Transformer架構：編碼器與解碼器的協同 037
? 全局註意力機制：AI的“全景信息篩” 037
? 多頭註意力機制：AI的“多聲部合唱” 038
? 並行化革命：從“流水線”到“交響樂團” 039
2 - 架構裂變：編碼器–解碼器的分合之道 040
? 傳統架構：編碼器與解碼器的協作 040
? BERT：純編碼器架構的全局視角觀察家（專註於“看”） 041
? GPT：純解碼器架構的內容生成創作家（專註於“寫”） 042
? 需求驅動的大模型架構演進之路 044
3 - 暴力美學：Scaling Law揭示的效果密碼 044
? 滾雪球的啟示：Scaling Law的奧秘 045
? 雪球效應的三大驅動引擎 045
? 暴力美學的工程實踐 047
? 知識刻入“參數”的過程揭秘 047
4 - 中文突圍：文心大模型的實體掩碼創新 050
? 實體掩碼：AI理解中文的破冰之旅 051
? 實體掩碼技術的設計原理 051
? 像玩樂高一樣玩轉實體掩碼技術 052
? 創新突破：從“填鴨式學習”到“啟發式教學” 053
? 實戰案例：技術概念到落地應用的跨越 054
5 - 底層優化：GPU+CUDA的硬件加速體系構建 055
? GPU：AI時代的“工業引擎” 056
? CUDA：算力世界的“操作系統” 058
? 算力背後的 競賽 059
? 打破壟斷的“安卓式”突圍 060
? 硬件體系技術細節深度解讀 060

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 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 的AI技術突破 070
? R1探索的用戶體驗創新 071
? R1帶來的成本全面降低 071
3 - 盤點R1的主要創新技術 072
? 架構優化：多頭潛在註意力（MLA）機制 072
? 訓練革命：多模型多階段聯合訓練的進階之路 076
? 算法進化：混合專家架構MoE的效率躍升 081
? 工程突破：多令牌預測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 - 開源戰略：加速AI生態的全新洗牌 091
? 開源戰略：技術普惠的催化劑 091
? 開源戰略對AI生態的影響 092
? 開源戰略對 科技發展格局的影響 093
? 開源戰略對產業盈利模式的影響 093
? 開源生態的指數級效應 094

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 098
? 使用官網問答 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回覆質量 123
? 指令一：哪裏不對改哪裏 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 公式 158
5 - 五種方式，DeepSeek聯用其他工具 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，跳出AI使用的常見陷阱 163
? 誤區一：把AI工具當搜索引擎使用 163
? 誤區二：給通用模型的指令太過簡單 164
? 誤區三：給推理模型加入太多限制條件 164
? 誤區四：過度依賴AI工具，陷入成長陷阱 164
? 誤區五：對嘗試新工具上癮，陷入效率陷阱 164
? 誤區六：簡單問題覆雜化，陷入“必須AI”陷阱 165
? 誤區七：工具應用單一化，陷入局部視野陷阱 165

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 170
? 從“+AI”到“AI+”：一場認知的顛覆 170
? 是否要進行企業級的“AI+”重構：一場理性的抉擇 171
? 如何進行企業級的“AI+”重構：一場智慧的布局 172
2 - 行業盈利方式：DeepSeek 的 AI 企業模型開源應
用免費整體發展趨勢 173
? DeepSeek給行業帶來的鮎魚效應 174
? 現有的大型軟硬件生態盈利模式分析 174
? DeepSeek生態中的三類企業及其盈利模式分析 175
? 圍繞DeepSeek可能出現的盈利形式分析 176
3 - 產業生態模式：以 DeepSeek 為中心的軟硬件生態加速完善 179
? 第三方雲服務平臺：全面上線DeepSeek大模型 179
? 第三方應用平臺：各類應用全面接入DeepSeek-R1模型 180
? 硬件廠商：國產算力硬件服務商的崛起 180
? 智能化終端：邊緣計算賦能各種穿戴場景 181
? 生態構建模式：參與者自發主動的生態進化 182
4 - 創業可能形式：DeepSeek拉平多元市場主體起跑線182
? 安全標準提升：智能安全與安全智能需求激增 183
? 企業級服務普及：私有化部署服務成為新標準 185
? 消費級應用成為AI創業主戰場 187