本书是系统讲解DeepSeek大模型的技术指南，结合数据、信息、知识、智慧、意图白盒测评这一前沿理念，详细阐述如何在大模型时代实现模型选取、定制优化与多模型协同，从而打造出最适合实际应用需求的智能系统。 本书共12章，分别从大模型时代的来临、DeepSeek的核心技术与创新突破、DIKWP白盒测评理念详解、模型择优、大模型优化方法与实践指南、DeepSeek实战优化策略、大模型的协同与互补、DeepSeek与国内外主要大模型及其AI智能体的对比分析、行业应用案例分析等方面进行阐述，帮助读者深入理解DeepSeek的工作机制，并掌握其在大规模预训练、推理优化及应用部署中的关键技术。 本书旨在为广大人工智能爱好者、技术开发者和企业决策者提供一部既具理论深度又通俗易懂的指导手册，也适合作为大、中专院校人工智能相关专业的教学参考书。

第1章 引言：大模型时代的来临
1.1 智能涌现的契机
1.1.1 初创与技术探索
1.1.2 用户热情与需求激增
1.1.3 社会变革与产业升级
1.1.4 国际竞争与技术自主
1.2 DeepSeek横空出世
1.2.1 起源与发展历程
1.2.2 低成本高性能的技术秘密
1.2.3 国际影响与市场震荡
1.2.4 案例解读与未来展望
1.3 为什么需要新理念
1.3.1 黑盒测评的局限
1.3.2 白盒测评的提出与意义
1.3.3 白盒测评的实践意义
1.3.4 白盒测评在行业应用中的潜力
1.4 总结
第2章 DeepSeek解析：核心技术与创新突破
2.1 DeepSeek的发展路径
2.1.1 初创与技术探索
2.1.2 里程碑事件：发布DeepSeek-V3版本
2.1.3 专用模型的推出：DeepSeek-R
2.2 模型架构与规模
2.2.1 混合专家（MoE）架构解析
2.2.2 参数规模与计算效率
2.2.3 内部机制剖析
2.3 突破性能瓶颈
2.3.1 低成本硬件的高效利用
2.3.2 英伟达H800 GPU的运用与成本控制
2.3.3 模型蒸馏技术的应用
2.4 性能对比与评价
2.4.1 权威测评指标
2.4.2 DeepSeek与国内外顶尖模型的对比
2.4.3 DeepSeek在多领域应用表现
2.5 开源与生态
2.5.1 开源策略的优势
2.5.2 插件生态与交流合作
2.5.3 开源对企业应用的推动作用
2.6 总结
第3章 DIKWP白盒测评理念详解
3.1 黑盒测评与白盒测评：从结果到过程的转变
3.1.1 传统黑盒测评的定义与局限
3.1.2 白盒测评的提出与意义
3.2 DIKWP模型框架的全面解析
3.2.1 数据层（Data）：感知与原始信息的获取
3.2.2 信息层（Information）：信息提取与初步处理
3.2.3 知识层（Knowledge）：信息组织与系统构建
3.2.4 智慧层（Wisdom）：高层次推理与问题解决
3.2.5 意图层（Purpose）：目标识别与行为调控
……
第4章 模型择优：如何选择合适的大模型
第5章 大模型定制：优化方法与实践指南
第6章 深入浅出：DeepSeek实战优化策略
第7章 模型组合：大模型的协同与互补
第9章 行业应用案例分析
第8章 DeepSeek与国内外主要大模型及其AI智能体的对比分析
第10章 企业与机构定制和采购LLM的白盒测评指南
第11章 最佳实践与常见误区
第12章 结语：未来展望与读者行动指南
后记