本书介绍DeepSeek的相关知识和高效应用技巧。全书共6章，第1章为基础知识，引导读者快速入门DeepSeek；第2章为写作辅导，介绍DeepSeek在文字创作领域的实际应用；第3章聚焦于职场提效，介绍DeepSeek在职场中的多样化应用；第4章着重于学习跃升，介绍如何利用DeepSeek助力知识获取与互动式学习等；第5章综合生活中的大小事宜，介绍DeepSeek在旅行规划、美食探索等方面的便捷应用；第6章讲述DeepSeek与Word、Excel、PPT、图形图像生成，以及音乐、视频生成等工

以 ChatGPT 和 DeepSeek 为代表的大模型，标志着人工智能在理解和处理世界知识方面取得了显著的进展。知识增强（Knowledge Augmentation）是指在大模型训练或推理过程中，通过引入外部结构化知识或符号化知识，提升大模型在理解、推理与生成等任务中的准确性、可靠性、专业性和可解释性。本书聚焦于“大模型+知识库（LLM + KB）”框架下的大模型知识增强机制与方法，特别是系统探讨大模型与知识图谱互补增强的核心技术与实现路径。具体内容涵盖：大模型知识增强概述、知识增强预训练基

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《DeepSeek源码深度解析》是一本系统讲解DeepSeek源码及其核心实现原理的技术指南，内容覆盖了从基础概念到高级应用的全流
程知识。全书共7章，结构层层递进。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

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。

全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，

本书深入探讨了如何使用AI大模型技术全方位优化小程序的开发流程。全书涵盖了从需求分析、系统设计、编码到调试与测试的完整开发过程，强调大模型工具不仅能提升项目的开发效率，还减少了人为错误。既讲解了小程序开发的基础知识，如前端技术栈、云函数、数据库设计等，也介绍了大模型辅助编程方法和开发技巧。本书既可以帮助有经验的小程序开发者通过AI大模型技术提升工作效率，也为编程初学者提供了系统的学习路径，帮助他们快速上手小程序开发。书中案例源码与素材的获取方式见封底。

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识，包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方

本书是基于人工智能生成内容（AIGC）技术撰写的实用指南，力求通过简洁明了的语言，以“案例+步骤”的方式详细介绍AIGC在各领域中的应用，使读者能够使用AIGC技术来提高自身工作效率、丰富生活及增强内容创作能力。

本书共6章。第1章介绍了AIGC的基本概念，向AIGC提问的技巧、方法，优化AI回答的指令，以及目前市面上的主流AIGC应用。第2章至第5章详细介绍了AIGC在生活、工作、娱乐、教育等领域中的应用，为读者提供了相关案例和操作方法。第6章介绍了AIGC在其他领域中的应用，

　　优化提示词是用好GPT的关键。本书基于GPT，讨论提示词的使用技巧和优化方法。本书不仅讨论如何让GPT不再胡说八道，如何用GPT解决各种问题，如何让GPT了解用户的需求，如何让GPT记忆力超群，还讲述如何应用GPT，如何让GPT自动运行，如何打造商业级别的GPT，如何辨别GPT生成的内容。

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本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答，介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成(RAG)、智能体、PEFT(参数高效微调)，以及训练与推理等内容。