书目信息 |
| 题名： |
DeepSeek源码深度解析
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| 作者： | 薛栋 ， 黄捷 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 北京大学出版社 2025.05 |
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| 页数： | 422页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 人工智能与人类未来丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP18 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工智能--ren gong zhi neng | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-301-36158-0 | |
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| 314 | @a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。 | |
| 330 | @a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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| DeepSeek源码深度解析= Deepseek source code deep analysis/薛栋, 黄捷著.-北京：北京大学出版社，2025.05 |
| 422页：图；26cm.-(人工智能与人类未来丛书) |
| ISBN 978-7-301-36158-0：CNY119.00 |
| 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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正题名：DeepSeek源码深度解析
索取号：TP18/X941
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