前言

《DeepSeek核心技术白话解读》是由西北工业大学计算机学院王鹏教授主讲的公开课内容整理而成，全面解析了DeepSeek大语言模型的技术创新与应用实践。该报告以“用更少的成本做更多的事”为核心逻辑，展示了DeepSeek在性能对标顶尖闭源模型的同时，如何通过算法、架构和工程优化实现低成本与高效率的突破，并展望了人工智能领域的未来发展方向。

该报告不仅系统梳理了DeepSeek的技术突破，还为中国AI技术的开源化、低成本化发展提供了实践范本，兼具学术价值与产业启示。

各章节内容主要如下：

1. 引言与突破性定位

介绍DeepSeek作为全球首个低成本、高性能开源大语言模型的定位，其训练成本仅为同类闭源模型（如GPT-4）的5%-10%，性能却可与之比肩，并通过多版本（如V3、R1）覆盖语言生成与推理任务。

2. 技术核心逻辑与版本架构

提出“更少资源，更高效率”的技术哲学，涵盖模型参数精简、计算存储优化、数据标注减少等维度，并解析通用语言模型（DeepSeek-V3）、推理模型（DeepSeek-R1）及蒸馏/量化版本的差异化设计。

3. 学习策略创新：从监督到强化学习

对比监督学习与强化学习的优劣，重点阐述DeepSeek在后训练阶段完全采用强化学习（R1-Zero算法）替代传统监督微调，通过简单反馈信号实现推理能力的“自我进化”，并以数学问题为例展示模型的“顿悟时刻”。

4. 模型结构创新：Transformer与混合专家

解析Transformer的全局依赖建模能力及其计算瓶颈，介绍DeepSeek-MOE通过细粒度专家分割提升前向网络效率，同时解决负载均衡与通信路由问题，兼顾性能与资源消耗。

5. 工程实现创新：极致的硬件适配

详述FP8混合精度训练（提速30%）、4D并行分布式策略（万亿Token训练仅需3.7天）、推理部署分离等工程优化，结合硬件特性实现训练与推理的极致性价比。

6. 应用段位指南：从青铜到王者

划分用户掌握DeepSeek的五个段位：青铜（基础问答与提示工程）、白银（Agent扩展）、黄金（低参微调）、星耀（后训练优化）、王者（全流程复现），指导用户循序渐进提升技术深度。

7. 现象反思与现存挑战

探讨DeepSeek引发的行业影响（如硬件市场波动）、部署热潮中的科研方向偏移，以及技术痛点——幻觉问题（生成内容不相关）和模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）的优化空间。

8. 未来展望：多模态与具身智能

提出跨模态大模型（融合文本、图像、语音）与具身智能（机器人自主决策）为下一代AI重点方向，强调DeepSeek团队在相关领域的前沿探索，如复杂环境自适应与多源信息处理。

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