DeepSeek：打开财富密码

6.5.2 AI监管的新挑战：去中心化的困境

6.5.1 加强AI监管迫在眉睫

6.5 AI发展进入监管新时代

6.4.2 两难之间的平衡点

6.4.1 两种发展路径的对决

6.4 轻量化VS大而全，如何抉择

6.3.2 DeepSeek如何保持竞争力

6.3.1 开源下的竞争压力

6.3 创新浪潮：DeepSeek会被淹没吗

6.2.3 数据标注行业兴起

6.2.2 AI训练的“数据荒”

6.2.1 大数据≠好数据

6.2 数据红利：高质量数据的价值凸显

6.1.3 突围AI算力之困

6.1.2 DeepSeek加剧算力之争

6.1.1 测试突围不等于真正应用

6.1 算力瓶颈：AI创新的“天花板”

第6章 新的挑战，新的机遇

5.10.3 供应链智能优化：提升库存管理和物流效率

5.10.2 智能预测维护：减少设备停机时间，延长使用寿命

5.10.1 智能化生产：优化工艺流程，提高生产效率

5.10 DeepSeek在制造

5.9.3 车联网与智能交通的未来

5.9.2 DeepSeek加速实现自动驾驶

5.9.1 自动驾驶进入2.0时代

5.9 DeepSeek在交通

5.8.2 优化UI设计与用户体验

5.8.1 DeepSeek赋能平面设计

5.8 DeepSeek在设计

5.7.2 个性化推荐，提升用户转化率

5.7.1 定制AI客服，提高用户满意度

5.7 DeepSeek在电商

5.6.2 DeepSeek让内容创作更高效

5.6.1 适配创作者风格的DeepSeek

5.6 DeepSeek在创作

5.5.2 定制化AI科研助手

5.5.1 科研领域迎来AI革命

5.5 DeepSeek在科研

5.4.3 “AI+教育”的未来

5.4.2 AI智能教师助手

5.4.1 DeepSeek如何重塑个性化学习

5.4 DeepSeek在教育

5.3.3 DeepSeek在司法体系中的应用

5.3.2 AI将成为法律行业的核心竞争力

5.3.1 改变律师的工作方式

5.3 DeepSeek在法律

5.2.3 普惠金融：降低投资门槛，提升服务可及性

5.2.2 证券投资：精准数据分析赋能决策

5.2.1 银行业：提升合同审核与资产对账效率

5.2 DeepSeek在金融

5.1.3 医疗生态的重塑

5.1.2 本地化医疗AI的优势

5.1.1 定制化训练医疗AI

5.1 DeepSeek在医疗

第5章 DeepSeek时代行业新图景

4.3.3 抓住AI的红利

4.3.2 小模型与行业垂直化

4.3.1 大模型与小模型

4.3 下一场AI变革的核心

4.2.2 AI计算模式的变革：从云端到本地

4.2.1 轻量化AI的必然性

4.2 轻量化AI，突破计算资源的瓶颈

4.1.2 从黑盒到开放，AI生态的变革

4.1.1 AI定制化时代已来

4.1 DeepSeek的真正价值

第4章 DeepSeek引领AI商业新浪潮

3.4.4 打造专属AI助手的基本流程

3.4.3 打造专属AI助手的基础知识

3.4.2 本地部署大模型的基本步骤

3.4.1 云端使用VS本地部署

3.4 打造专属AI助手

3.3.2 赋能实战：将DeepSeek接入Word

3.3.1 关键步骤详解

3.3 如何用DeepSeek赋能

3.2.3 场景三：自媒体运营从0到1

3.2.2 场景二：学术论文全流程辅助

3.2.1 场景一：日常生活全方位回应

3.2 DeepSeek交流场景解析

3.1.5 法则五：及时纠正

3.1.4 法则四：控制长度

3.1.3 法则三：指定格式

3.1.2 法则二：提供背景

3.1.1 法则一：明确需求

3.1 向DeepSeek提问的五个黄金法则

第3章 实战DeepSeek：从入门到精通

2.4.3 中国制造模式的AI应用

2.4.2 先行者未必占据全部胜势

2.4.1 把每一个环节都做到极致

2.4 AI领域的中国创新范式

2.3.3 DeepSeek的“蒸馏”侵权了吗

2.3.2 蒸馏技术的优势

2.3.1 蒸馏技术是什么

2.3 蒸馏技术全解析

2.2.4 拥抱强化学习，赋能AI推理

2.2.3 多头潜在注意力机制，突破长文本瓶颈

2.2.2 混合专家模型，让计算更高效

2.2.1 Transformer基础架构未变

2.2 DeepSeek是如何炼成的

2.1.2 构建独特的AI生态

2.1.1 白菜价的大模型

2.1 AI领域的拼多多

第2章 普惠AI的“中国方案”

1.5 震动硅谷：舆论怎么看DeepSeek

1.4.4 清晰的商业化路径

1.4.3 不止步于“跑模型”

1.4.2 算力布局的领先者

1.4.1 AI金融化的初衷与实践

1.4 为什么DeepSeek的成功是必然的

1.3.3 DeepSeek的诞生与突破

1.3.2 幻方量化的转折点

1.3.1 从量化交易到AI先锋

1.3 DeepSeek的崛起之路

1.2.3 彻底开源，真正的“AI界安卓”

1.2.2 便宜到惊人，革命性的性价比

1.2.1 超级强悍的性能，谁都能打

1.2 这么火，DeepSeek凭什么

1.1 干翻GPT，DeepSeek爆火出圈

第1章 DeepSeek的前世今生

前言

作者简介

内容简介

版权信息

封面

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版权信息

内容简介

作者简介

前言

第1章 DeepSeek的前世今生

1.1 干翻GPT，DeepSeek爆火出圈

1.2 这么火，DeepSeek凭什么

1.2.1 超级强悍的性能，谁都能打

1.2.2 便宜到惊人，革命性的性价比

1.2.3 彻底开源，真正的“AI界安卓”

1.3 DeepSeek的崛起之路

1.3.1 从量化交易到AI先锋

1.3.2 幻方量化的转折点

1.3.3 DeepSeek的诞生与突破

1.4 为什么DeepSeek的成功是必然的

1.4.1 AI金融化的初衷与实践

1.4.2 算力布局的领先者

1.4.3 不止步于“跑模型”

1.4.4 清晰的商业化路径

1.5 震动硅谷：舆论怎么看DeepSeek

第2章 普惠AI的“中国方案”

2.1 AI领域的拼多多

2.1.1 白菜价的大模型

2.1.2 构建独特的AI生态

2.2 DeepSeek是如何炼成的

2.2.1 Transformer基础架构未变

2.2.2 混合专家模型，让计算更高效

2.2.3 多头潜在注意力机制，突破长文本瓶颈

2.2.4 拥抱强化学习，赋能AI推理

2.3 蒸馏技术全解析

2.3.1 蒸馏技术是什么

2.3.2 蒸馏技术的优势

2.3.3 DeepSeek的“蒸馏”侵权了吗

2.4 AI领域的中国创新范式

2.4.1 把每一个环节都做到极致

2.4.2 先行者未必占据全部胜势

2.4.3 中国制造模式的AI应用

第3章 实战DeepSeek：从入门到精通

3.1 向DeepSeek提问的五个黄金法则

3.1.1 法则一：明确需求

3.1.2 法则二：提供背景

3.1.3 法则三：指定格式

3.1.4 法则四：控制长度

3.1.5 法则五：及时纠正

3.2 DeepSeek交流场景解析

3.2.1 场景一：日常生活全方位回应

3.2.2 场景二：学术论文全流程辅助

3.2.3 场景三：自媒体运营从0到1

3.3 如何用DeepSeek赋能

3.3.1 关键步骤详解

3.3.2 赋能实战：将DeepSeek接入Word

3.4 打造专属AI助手

3.4.1 云端使用VS本地部署

3.4.2 本地部署大模型的基本步骤

3.4.3 打造专属AI助手的基础知识

3.4.4 打造专属AI助手的基本流程

第4章 DeepSeek引领AI商业新浪潮

4.1 DeepSeek的真正价值

4.1.1 AI定制化时代已来

4.1.2 从黑盒到开放，AI生态的变革

4.2 轻量化AI，突破计算资源的瓶颈

4.2.1 轻量化AI的必然性

4.2.2 AI计算模式的变革：从云端到本地

4.3 下一场AI变革的核心

4.3.1 大模型与小模型

4.3.2 小模型与行业垂直化

4.3.3 抓住AI的红利

第5章 DeepSeek时代行业新图景

5.1 DeepSeek在医疗

5.1.1 定制化训练医疗AI

5.1.2 本地化医疗AI的优势

5.1.3 医疗生态的重塑

5.2 DeepSeek在金融

5.2.1 银行业：提升合同审核与资产对账效率

5.2.2 证券投资：精准数据分析赋能决策

5.2.3 普惠金融：降低投资门槛，提升服务可及性

5.3 DeepSeek在法律

5.3.1 改变律师的工作方式

5.3.2 AI将成为法律行业的核心竞争力

5.3.3 DeepSeek在司法体系中的应用

5.4 DeepSeek在教育

5.4.1 DeepSeek如何重塑个性化学习

5.4.2 AI智能教师助手

5.4.3 “AI+教育”的未来

5.5 DeepSeek在科研

5.5.1 科研领域迎来AI革命

5.5.2 定制化AI科研助手

5.6 DeepSeek在创作

5.6.1 适配创作者风格的DeepSeek

5.6.2 DeepSeek让内容创作更高效

5.7 DeepSeek在电商

5.7.1 定制AI客服，提高用户满意度

5.7.2 个性化推荐，提升用户转化率

5.8 DeepSeek在设计

5.8.1 DeepSeek赋能平面设计

5.8.2 优化UI设计与用户体验

5.9 DeepSeek在交通

5.9.1 自动驾驶进入2.0时代

5.9.2 DeepSeek加速实现自动驾驶

5.9.3 车联网与智能交通的未来

5.10 DeepSeek在制造

5.10.1 智能化生产：优化工艺流程，提高生产效率

5.10.2 智能预测维护：减少设备停机时间，延长使用寿命

5.10.3 供应链智能优化：提升库存管理和物流效率

第6章 新的挑战，新的机遇

6.1 算力瓶颈：AI创新的“天花板”

6.1.1 测试突围不等于真正应用

6.1.2 DeepSeek加剧算力之争

6.1.3 突围AI算力之困

6.2 数据红利：高质量数据的价值凸显

6.2.1 大数据≠好数据

6.2.2 AI训练的“数据荒”

6.2.3 数据标注行业兴起

6.3 创新浪潮：DeepSeek会被淹没吗

6.3.1 开源下的竞争压力

6.3.2 DeepSeek如何保持竞争力

6.4 轻量化VS大而全，如何抉择

6.4.1 两种发展路径的对决

6.4.2 两难之间的平衡点

6.5 AI发展进入监管新时代

6.5.1 加强AI监管迫在眉睫

6.5.2 AI监管的新挑战：去中心化的困境