第 1 章 DeepSeek 的前世今生
1.1 干翻 GPT，DeepSeek 爆火出圈
1.2 這么火，DeepSeek 憑什么
1.3 DeepSeek 的崛起之路
1.4 為什么 DeepSeek 的成功是必然的
1.5 震動硅谷：輿論怎么看 DeepSeek
第 2 章 普惠 AI 的中國方案
2.1 AI 領(lǐng)域的拼多多
2.2 DeepSeek是如何煉成的
2.3 蒸餾技術(shù)全解析
2.4 AI 領(lǐng)域的中國創(chuàng)新范式
第 3 章 實戰(zhàn) DeepSeek：從入門到精通
3.1 向 DeepSeek 提問的五個黃金法則
3.2 DeepSeek 交流場景解析
3.3 如何用 DeepSeek 賦能
3.4 打造專屬 AI 助手
第 4 章 DeepSeek 引領(lǐng) AI 商業(yè)新浪潮
4.1 DeepSeek 的真正價值
4.2 輕量化 AI，突破計算資源的瓶頸
4.3 下一場 AI 變革的核心
第 5 章 DeepSeek時代行業(yè)新圖景
5.1 DeepSeek 在醫(yī)療
5.2 DeepSeek 在金融
5.3 DeepSeek 在法律
5.4 DeepSeek 在教育
5.5 DeepSeek 在科研
5.6 DeepSeek 在創(chuàng)作
5.7 DeepSeek 在電商
5.8 DeepSeek 在設(shè)計
5.9 DeepSeek 在交通
5.10 DeepSeek 在制造
第 6 章 新的挑戰(zhàn)，新的機遇
6.1 算力瓶頸：AI 創(chuàng)新的天花板
6.2 數(shù)據(jù)紅利：高質(zhì)量數(shù)據(jù)的價值凸顯
6.3 創(chuàng)新浪潮：DeepSeek 會被淹沒嗎
6.4 輕量化 VS 大而全，如何抉擇
6.5 AI 發(fā)展進入監(jiān)管新時代
后記：創(chuàng)業(yè)者精神才是創(chuàng)新原動力
1.3.2 幻方量化的轉(zhuǎn)折點 /015
1.3.3 DeepSeek的誕生與突破 /017
1.4 為什么DeepSeek的成功是必然的 /019
1.4.1 AI金融化的初衷與實踐 /020
1.4.2 算力布局的領(lǐng)先者 /023
1.4.3 不止步于跑模型 /025
1.4.4 清晰的商業(yè)化路徑 /026
1.5 震動硅谷：輿論怎么看DeepSeek /027
第2章 普惠AI的中國方案 /032
2.1 AI領(lǐng)域的拼多多 /033
2.1.1 白菜價的大模型 /033
2.1.2 構(gòu)建獨特的AI生態(tài) /037
2.2 DeepSeek是如何煉成的 /040
2.2.1 Transformer基礎(chǔ)架構(gòu)未變 /040
2.2.2 混合專家模型，讓計算更高效 /041
2.2.3 多頭潛在注意力機制，突破長文本瓶頸 /044
2.2.4 擁抱強化學(xué)習，賦能AI推理 /046
2.3 蒸餾技術(shù)全解析 /050
2.3.1 蒸餾技術(shù)是什么 /050
2.3.2 蒸餾技術(shù)的優(yōu)勢 /052
2.3.3 DeepSeek的蒸餾侵權(quán)了嗎 /055
2.4 AI領(lǐng)域的中國創(chuàng)新范式 /058
2.4.1 把每一個環(huán)節(jié)都做到極致 /059
2.4.2 先行者未必占據(jù)全部勝勢 /062
2.4.3 中國制造模式的AI應(yīng)用 /065
第3章 實戰(zhàn)DeepSeek：從入門到精通 /069
3.1 向DeepSeek提問的五個黃金法則 /070
3.1.1 法則一：明確需求 /070
3.1.2 法則二：提供背景 /071
3.1.3 法則三：指定格式 /071
3.1.4 法則四：控制長度 /072
3.1.5 法則五：及時糾正 /073
3.2 DeepSeek交流場景解析 /073
3.2.1 場景一：日常生活全方位回應(yīng) /073
3.2.2 場景二：學(xué)術(shù)論文全流程輔助 /078
3.2.2 場景三：自媒體運營從0到1 /091
3.3 如何用DeepSeek賦能 /094
3.3.1 關(guān)鍵步驟詳解 /095
3.3.2 賦能實戰(zhàn)：將DeepSeek接入Word /098
3.4 打造專屬AI助手 /105
3.4.1 云端使用VS本地部署 /105
3.4.2 本地部署大模型的基本步驟 /106
3.4.3 打造專屬AI助手的基礎(chǔ)知識 /115
3.4.4 打造專屬AI助手的基本流程 /119
第4章 DeepSeek引領(lǐng)AI商業(yè)新浪潮 /122
4.1 DeepSeek的真正價值 /123
4.1.1 AI進入定制化時代 /123
4.1.2 從黑盒到開放，AI生態(tài)的變革 /126
4.2 輕量化AI，突破計算資源的瓶頸 /128
4.2.1 輕量化AI的必然性 /128
4.2.2 AI計算模式的變革：從云端到本地 /130
4.3 下一場AI變革的核心 /132
4.3.1 大模型VS小模型 /132
4.3.2 小模型與行業(yè)垂直化的未來 /134
4.3.3 抓住AI的紅利 /137
第5章 DeepSeek時代行業(yè)新圖景 /139
5.1 DeepSeek在醫(yī)療 /140
5.1.1 定制化訓(xùn)練醫(yī)療AI /140
5.1.2 DeepSeek本地化AI部署的優(yōu)勢 /142
5.1.3 醫(yī)療生態(tài)的重塑 /145
5.2 DeepSeek在金融 /147
5.2.1 銀行業(yè)：提升合同質(zhì)檢與資產(chǎn)對賬效率 /148
5.2.2 證券投資：精準數(shù)據(jù)分析賦能決策 /150
5.2.3 普惠金融：降低投資門檻，提升服務(wù)可及性 /153
5.3 DeepSeek在法律 /155
5.3.1 改變律師的工作方式 /156
5.3.2 AI將成為法律行業(yè)的核心競爭力 /158
5.3.3 DeepSeek在司法體系中的應(yīng)用 /160
5.4 DeepSeek在教育 /162
5.4.1 DeepSeek如何重塑個性化學(xué)習 /163
5.4.2 AI智能教師助手 /165
5.4.3 AI 教育的未來 /168
5.5 DeepSeek在科研 /170
5.5.1 科研領(lǐng)域迎來AI革命 /170
5.5.2 定制化AI科研助手 /173
5.6 DeepSeek在創(chuàng)作 /175
5.6.1 適配創(chuàng)作者風格的DeepSeek /176
5.6.2 DeepSeek讓內(nèi)容創(chuàng)作更高效 /177
5.7 DeepSeek在電商 /179
5.7.1 定制AI客服，提高用戶滿意度 /179
5.7.2 個性化推薦，提升用戶轉(zhuǎn)化率 /181
5.8 DeepSeek在設(shè)計 /183
5.8.1 DeepSeek賦能平面設(shè)計 /183
5.8.2 優(yōu)化UI設(shè)計與用戶體驗 /184
5.9 DeepSeek在交通 /187
5.9.1 自動駕駛進入2.0時代 /187
5.9.2 DeepSeek加速實現(xiàn)自動駕駛 /190
5.9.3 車聯(lián)網(wǎng)與智能交通的未來 /192
5.10 DeepSeek在制造 /194
5.10.1 智能化生產(chǎn)：優(yōu)化工藝流程，提高生產(chǎn)效率 /195
5.10.2 智能預(yù)測維護：減少設(shè)備停機時間，延長使用壽命 /197
5.10.3 供應(yīng)鏈智能優(yōu)化：提升庫存管理和物流效率 /199
第6章 新的挑戰(zhàn)，新的機遇 /203
6.1 算力瓶頸：AI創(chuàng)新的天花板 /204
6.1.1 測試突圍不等于真正應(yīng)用 /204
6.1.2 DeepSeek加劇算力之爭 /206
6.1.3 突圍AI算力之困 /208
6.2 數(shù)據(jù)紅利：高質(zhì)量數(shù)據(jù)的價值凸顯 /210
6.2.1 大數(shù)據(jù)好數(shù)據(jù) /211
6.2.2 AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)荒 /213
6.2.3 數(shù)據(jù)標注行業(yè)的崛起 /214
6.3 創(chuàng)新浪潮：DeepSeek會被淹沒嗎 /217
6.3.1 開源下的競爭壓力 /217
6.3.2 DeepSeek如何保持競爭力 /219
6.4 輕量化VS大而全，如何抉擇 /221
6.4.1 兩種發(fā)展路徑的對決 /221
6.4.2 兩難之間的平衡點 /224
6.5 AI發(fā)展進入監(jiān)管新時代 /226
6.5.1 監(jiān)管需求迫在眉睫 /226
6.5.2 AI監(jiān)管的新挑戰(zhàn)：去中心化的困境 /230
后記：創(chuàng)業(yè)者精神才是創(chuàng)新原動力 /233