未來智能實驗室

DeepSeek 是一種基於 Transformer 架構的生成式 AI(Artificial Intelligence)大模型，融合了MoE 架構、混合精度訓練、分布式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理和任務定制化能力。本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。第一部分從理論入手，詳細解析了Transformer 與注意力機制、DeepSeek-V3 的核心架構與訓練技術等內容，並探討了 Scaling Laws 及其在模型優化中的應用。第二部分聚焦於大模型初步體驗、開放平臺與API 開發、對話生成與代碼補全的實現，以及函數回調與緩存優化(Visual Studio Code)，幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論和落地實踐。第三部分則通過實際案例剖析DeepSeek在Chat類客戶端、智能 AI 助理、VS Code編程插件等多領域中的實用集成開發，展示了開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。本書通過深度講解與實用案例相結合的方式，幫助讀者理解 DeepSeek 大模型從原理到開發的完整流程，學習新技術的實現方法與優化策略，全面提升在大模型領域的理論素養與開發能力。本書適合生成式 AI 技術研究者、軟件開發工程師、數據科學家，以及希望快速掌握大模型技術並將其應用於實際場景的 AI 技術愛好者和高校師生閱讀。

本書全面介紹如何利用現有的AI 技術輔助編程開發，涵蓋從基礎工具的使用到企業級項目的全程實戰與場景化應用。全書分為三部分，共12 章，系統講解AI 輔助編程的應用，逐步深入，為開發者提供詳細的實踐指導。第一部分介紹Cursor 與Copilot 的安裝、配置和使用技巧，通過前後端開發案例，幫助讀者優化代碼生成流程，設計高效的UI 組件，並利用Prompt 引導AI 生成所需的代碼與文檔。第二部分聚焦複雜開發場景，涵蓋後端開發、接口調試、併發處理、圖像優化等，展示AI 如何解決高併發問題，以及如何優化系統性能，並處理“屎山”代碼，同時探討Prompt 優化策略，幫助開發者巧妙控制AI 生成內容的質量。第三部分專注於企業級項目開發，通過財務系統與在線拍賣平臺案例，講解從架構設計到自動化測試、部署與運維的全流程，提供完整的大型項目開發方案。本書內容深入淺出，既具實用性又具前瞻性，適合中高級開發者、AI 技術愛好者以及希望提升開發效率、深入理解AI 在編程中的應用的專業人士，尤其適合那些希望在實際開發中應用AI 工具優化工作流程、提高代碼質量和解決複雜問題的開發者。