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题名/责任者:

DeepSeek源码深度解析/薛栋, 黄捷著

出版发行项:

北京:北京大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-301-36158-0/CNY119.00

载体形态项:

422页:图;26cm

并列正题名:

Deepseek source code deep analysis

丛编项:

人工智能与人类未来丛书

个人责任者:

薛栋 著

个人责任者:

黄捷 著

学科主题:

人工智能

非控制主题词:

DeepSeek

中图法分类号:

TP18

责任者附注:

薛栋, 华东理工大学信息科学与技术学院副敉授/硕士生导师, 德国慕尼黑工业大学工学博士, “上海市高层次青年人才计划”“浦江人才计划”获得者。先后在荷兰格罗宁根大学 (RUG)、德国卡尔斯鲁厄理工大学 (KIT) 从事教师和研究员工作。黄捷, 福州大学电气工程与自动化学院教授、博士生导师, 建省“闽江学者奖励计划”特聘教授、福建省高校杰出青年科研人才、福建省引进高层次人才、福州大学旗山学者、福建省闽江科学传播学者。研究方向涵盖多智能体系统协同控制与决策、工业互联网基础理论与关键技术等。现担任福建省自动化学会副会长、福州大学5G+工业互联网研究院院长等职务。

提要文摘附注:

本书第1章对DeepSeek进行了全面概述, 帮助读者构建对DeepSeek系统的整体认知。第2章聚焦于环境搭建、代码获取与模型部署接入, 为后续深入研究提供基础。第3章深入探讨了MoE (混合专家模型) 的基本原理、功能模块与优化技术。第4章详细解析了DeepSeek-V3模型的架构知识, 并通过测试验证展示了系统的实际效果。第5章围绕Transformer多模态大模型展开, 介绍了Janus系列架构、核心技术及工具模块。第6章针对高分辨率图像场景, 探讨了结合MoE、细粒度特征提取与视觉/语言适配器的多模态模型的知识。第7章聚焦DeepSeek-R1推理大模型, 展示了DeepSeek在推理性能与自我进化方面的前沿探索。

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