玩透DeepSeek：認知解構+技術解析+實踐落地

段玉聰，
海南大學計算機學院教授， 技術與工程院院士、美國 人工智能科學院通訊院士、世界人工意識協會理事長、中美矽谷發展促進會名譽會長、中歐科學家論壇共同 、中國科協海智特聘專家、中國科技產業促進會科技戰略專家咨詢委員會副主任、中國工程院咨詢研究專家、世界人工意識大會 、人工智能DIKWP 測評標準委員會主任。連續4年入選斯坦福 科學家終身榜和年度榜，發表論文300余篇，已授權中國及 發明專利110余項。 
朱綿茂 ，
海南開放大學宣傳統戰部長、教授、博導，是 金融法、人工智能法、自由貿易港法和 安全學方向的博導,系我國首批 安全學博導。海南自由貿易港領軍人才。北京大學法學博士、 法學博士後。系中國法學會 經濟法學研究會副會長、 全國高職高專法律類專業教學指導委員會委員、中國 首批 國防教育師資庫入庫專家、海南省政府法律顧問、北京交通大學 安全法治發展研究院副院長、海南金融發展促進會副會長、海南省人工智能研究會常務理事。“海南省十大傑出青年”， “海南省首屆 中青年法學家”，“海南省委省政府直接聯系重點專家”。主持完成 社會科學基金一項，參與海南馬工程重大項目一項；系海南省人大委托起草《中華人民共和國海南自由貿易港法》（學者版）起草小組負責人之一；參與海南省《海南省“十四五”經濟發展規劃》課題學者版的起草工作。主編《合同法卷》獲社會科學 成果獎編著三等獎，“雙核驅動、六線融合的法律文秘專業人才培養模式創新與實踐”獲海南省高等教育省級教學成果一等獎，主持“ 經濟貿易法人才團隊”被海南省委認定為首批海南省“雙百”人才團隊 。有專著2本，合著16本，參與本科教材《 金融法》編寫，在《中國人民大學學報》等核心刊物上發表學術論文70多篇。 

引言：
大模型時代的來臨
1.1 智能湧現的契機 002
1.1.1 初創與技術探索 002
1.1.2 用戶熱情與需求激增 004
1.1.3 社會變革與產業升級 005
1.1.4 競爭與技術自主 006
1.2 DeepSeek 橫空出世 006
1.2.1 起源與發展歷程 006
1.2.2 低成本高性能的技術秘密 007
1.2.3 影響與市場震蕩 007
1.2.4 案例解讀與未來展望 008
1.3 為什麼需要新理念 008
1.3.1 黑盒測評的局限 009
1.3.2 白盒測評的提出與意義 009
1.3.3 白盒測評的實踐意義 009
1.3.4 白盒測評在行業應用中的潛力 010
1.4 總結 010

DeepSeek解析：
核心技術與創新突破
2.1 DeepSeek 的發展路徑 012
2.1.1 初創與技術探索 012
2.1.2 裏程碑事件：發布DeepSeek-V3 版本 013
2.1.3 專用模型的推出：DeepSeek-R1 015
2.2 模型架構與規模 016
2.2.1 混合專家（MoE）架構解析 016
2.2.2 參數規模與計算效率 017
2.2.3 內部機制剖析 018
2.3 突破性能瓶頸 020
2.3.1 低成本硬件的高效利用 020
2.3.2 英偉達H800 GPU的運用與成本 控制 020
2.3.3 模型蒸餾技術的應用 021
2.4 性能對比與評價 022
2.4.1 測評指標 022
2.4.2 DeepSeek與 外 模型的 對比 023
2.5.1 開源策略的優勢 026
2.5.2 插件生態與交流合作 027
2.5.3 開源對企業應用的推動作用 027
2.6 總結 028

DIKWP 白盒測評理念詳解
3.1 黑盒測評與白盒測評：從結果到過程的 轉變 030
3.1.1 傳統黑盒測評的定義與局限 030
3.2.1 數據層（Data）：感知與原始信息的 獲取 032
3.2.2 信息層（Information）：信息提取與 初步處理 034
3.2.3 知識層（Knowledge）：信息組織與 系統構建 035
3.2.4 智慧層（Wisdom）：高層次推理與 問題解決 037
3.2.5 意圖層（Purpose）：目標識別與 行為調控 038
3.3 DIKWP 測評體系的設計與實施 040
3.3.1 測評設計理念與目標 040
3.3.2 四大模塊詳細設計 041
3.3.3 測評流程與標準 051
3.4 測評結果分析：各大模型在 DIKWP 體系下 的表現 052
3.4.1 感知與信息處理模塊測試 052
3.4.2 知識體系構建與推理模塊測評 054
3.4.3 智慧應用與問題解決模塊測評 055
3.4.4 意圖識別與行為調整模塊測評 057
3.4.5 測評結論與行業啟示 058
3.5 意義與未來展望：從“會想”到“會行動” 的新紀元 059
3.5.1 為研究者與開發者帶來的全新 視角 059
3.5.2 人工智能邁向“自覺”時代 059
3.5.3 多模型協同與 化優化的新 方向 059
3.5.4 未來展望：從“會想”到 “會行動”060
3.6 總結 060

模型擇優：
如何選擇合適的大模型
4.1 明確任務需求 062
4.1.1 任務場景及核心需求 062
4.1.2 結合DIKWP框架分析需求側 重點 064
4.2 對比模型強項與弱項 065
4.2.1 市場主流模型對比概述 065
4.2.2 測評數據支撐 065
4.3 模型選擇策略 066
4.3.1 分步選型流程 067
4.3.2 選型策略示例 069
4.3.3 多模型共存與組合策略 071
4.3.4 成本、安全與數據隱私考量 073
4.4 開源 vs 封閉：選型中的多維度比較 074
4.4.1 開源模型的詳細優劣分析 074
4.4.2 封閉模型的詳細優劣分析 075
4.4.3 給企業決策者的選型建議 076
4.5 成本、安全與長期優化的綜合考量 076
4.5.1 成本評估 076
4.5.2 數據安全與隱私保護 077
4.5.3 技術生態與未來優化 078
4.6 綜合決策與實踐建議 078
4.6.1 決策流程解析 078
4.6.2 實踐建議 078
4.7 未來趨勢與展望 079
4.7.1 模型輕量化與垂直化 080
4.7.2 多模型協同與智能調度 080
4.7.3 數據安全與隱私保護的不斷升級 080
4.7.4 成本與資源利用的 化 080
4.7.5 開源與閉源並存的新生態 081
4.8 總結 081

大模型 ：
優化方法與實踐指南
5.1 為何要 084
5.1.1 行業與企業需求的多樣性 084
5.1.2 化的意義與價值 085
5.2 微調 085
5.2.1 微調的基本概念 085
5.2.2 微調的整體流程 086
5.2.3 微調的 實踐 088
5.2.4 微調過程中的常見問題及解決 方案 089
5.3 提示工程 090
5.3.1 提示工程的基本原理 090
5.3.2 提示工程的策略與技巧 090

玩透 DeepSeek
認知解構 + 技術解析 + 實踐落地

5.3.3 提示工程的實際案例 092
5.3.4 提示工程在意圖對齊中的應用 093
5.4 人類反饋與對齊 094
5.4.1 人類反饋強化學習的基本原理與 流程 094
5.4.2 ChatGPT中的RLHF成功經驗 095
5.4.3 如何在DeepSeek等模型中引入 RLHF 096
5.4.4 RLHF面臨的挑戰 097
5.5 知識增強與工具使用 098
5.5.1 檢索增強的概念 098
5.5.2 構建與集成知識庫 099
5.5.3 工具調用與插件機制 100
5.5.4 實際案例：企業 問答系統 101
5.6 多模態擴展 101
5.6.1 多模態技術的重要性 102
5.6.2 多模態擴展的實現方法 103
5.6.3 多模態擴展的案例分析 104
5.6.4 多模態技術的未來 104
5.7 效果測評與疊代 105
5.7.1 優化是一個反覆疊代的過程 105
5.7.2 測評方法與指標設計 106
5.7.3 自動化測評與反饋機制 108
5.7.4 實際案例：金融智能投顧系統的疊代 優化 109
5.7.5 形成疊代改進閉環的重要性 110
5.8 DeepSeek 入門實戰 112
5.8.1 DeepSeek在線版 112
5.8.2 DeepSeek本地部署教程 114
5.9 總結 119

深入淺出：
DeepSeek實戰優化策略 6.1 模型能力剖析 122

6.2 需求場景構建研究——以“數字家庭醫生” 為例 122
6.2.1 場景背景與行業需求 122
6.2.2 具體需求分析 123
6.3 數據準備與微調實踐 124
6.3.1 數據準備 124
6.3.2 微調過程實施 125
6.3.3 微調效果預期 126
6.4 提示與規則設計 126
6.4.1 系統提示設計的重要意義 126
6.4.2 系統提示的設計原則 126
6.4.3 少量示例引導方法研究 127
6.4.4 動態規則機制 127
6.5 性能測試與調優 128
6.5.1 模擬測試環境構建 128
6.5.2 測試指標設定 128
6.5.3 測試結果反饋與問題診斷 129
6.6 總結經驗與閉環構建 129
6.6.1 數據量與質量的決定性影響 129
6.6.2 領域專家參與的必要性分析 130
6.6.3 微調與提示工程的協同優化 130
6.6.4 RLHF與外部工具的集成應用 130
6.6.5 多模態擴展與協同應用 130
6.6.6 疊代優化閉環構建 131
6.7 總結 131

模型組合：
大模型的協同與互補
7.1 單一模型的局限性 134
7.1.1 單一模型於不同任務間表現差異 顯著 134
7.1.2 單一模型的缺陷凸顯組合策略的 必要性 135
7.2 多模型組合模式 135

7.2.1 流水線式組合模式 135
7.2.2 專家分工式組合模式 136
7.2.3 投票集成式組合模式 137
7.2.4 概率集成與模型嫁接 138
7.2.5 混合專家模型 139
7.3 模型協調與控制 140
7.3.1 協調框架的構建 140
7.3.2 上下文共享與信息融合 140
7.3.3 動態路由與調度 140
7.3.4 實時監控與反饋控制 141
7.4 應用案例：智能手術機器人系統 141
7.4.1 案例背景 141
7.4.2 系統工作流程 142
7.5 應用案例：AI 智能體時代協議 143
7.5.1 知乎芝士平臺協議分析 144
7.5.2 個性化協議設計思路與原則 144
7.5.3 協議實施的技術框架與實現路徑 145
7.6 協同的挑戰 146
7.6.1 模型輸出沖突 146
7.6.2 延遲與計算成本 147
7.6.3 系統覆雜度與維護 148
7.7 展望群智 AI 149
7.7.1 多樣性融合 149
7.7.2 自主決策與智能調度 150
7.7.3 經濟高效的應用場景 150
7.7.4 新型應用場景 150
7.7.5 未來研究方向 150
7.8 總結 151
DeepSeek與 外主要大模型及 其 AI 智能體的對比分析
8.1 DeepSeek 和 Manus 之間的比較 分析 154
8.1.1 技術架構 154
8.1.2 功能定位 156
8.1.3 應用場景 157
8.1.4 結論 157
8.2 DeepSeek 與 ChatGPT-4 的比較 分析 158
8.3 總結 161行業應用案例分析
9.1 行業應用案例 164

9.1.5 其他應用案例 175
9.2 綜合評估和案例對比 177
9.2.1 數據層評估 177
9.2.2 信息層評估 179
9.2.3 知識層評估 181
9.2.4 智慧層評估 184
9.2.5 意圖層評估 187
9.2.6 行業案例對比總結 190
9.3 行業應用策略分析與展望 192
9.3.1 案例綜合分析 192
9.3.2 行業應用的前景展望 194
9.3.3 挑戰與改進 196
9.3.4 未來發展方向 198
9.4 總結 200

企業與機構 和采購 LLM的白盒 測評指南
10.1 白盒測評方法論 203
10.1.1 框架概述 203
10.1.2 測評流程 205
10.2 機構采購 LLM 的關鍵考量 208
10.2.1 數據安全 208
10.2.2 成本控制 209
10.2.3 可擴展性 210
10.3 白盒測評在采購過程中的案例展示 211
10.4 白盒測評在采購過程中的流程詳解 212
10.4.1 模型選型案例 212
10.4.2 合同驗收案例 213
10.5 構建反饋認知通道 214
10.6 總結 216 實踐與常見誤區
11.1 大模型應用的十大 實踐 220
11.1.1 明確目標 220
11.1.2 選對模型 221
11.1.3 循序優化 222
11.1.4 評估驅動 223
11.1.5 數據為王 224
11.1.6 融合專業知識 225
11.1.7 註重用戶反饋 226
11.1.8 保證安全與倫理 227
11.1.9 成本效益平衡 228
11.1.10 擁抱開源生態 229
11.2 常見誤區警示 229
11.2.1 盲目迷信參數規模 230
11.2.2 忽略上下文長度約束 230
11.2.3 缺乏充分測評就上線 231
11.2.4 過度擬合 232
11.2.5 忽視用戶反饋 232
11.2.6 安全與倫理風險 233
11.3 策略覆盤 234
11.3.1 AI家庭醫生在醫療健康領域的 應用 234
11.3.2 覆盤和啟示 238
11.4 總結 239

結語：
未來展望與讀者行動指南
一本書拆解DeepSeek如何以1/10成本打破算力桎梏，揭秘6710億參數模型架構與行業落地密碼。5大認知層級+20多個行業案例，定義下一代人工智能的進化法則。