本书系统解析了DeepSeek大模型与具身智能的核心技术及产业应用实践。 全书共8章，从大模型技术原理出发，依次阐述训练微调、分布式训练框架、DeepSeek核心技术体系（如推理强化学习、MLA机制、FP8混合精度训练、NSA长上下文处理技术等），并深入探讨LangChain/LangGraph开发框架、RAG检索增强生成、AI Agent智能体（涵盖AutoGPT、MetaGPT、Manus等主流框架）的技术逻辑与实践路径。此外，书中结合智能客服、销量预测、工业生产设备预测性维护等场景案例，详解DeepSeek模型的本地化部署、训练微调、工作流编排及多模态具身智能的前沿探索，展现从基础理论到工程落地的完整技术图谱。 本书既适合研究人员、工程技术人员开展专业参考，也可作为高等院校计算机相关专业的教学用书。全书内容翔实，既有理论知识的深入讲解，也有大量实践案例和代码示例，既揭秘DeepSeek技术创新，又通过多模态具身智能的系统化解析，助力人工智能技术在实际场景中的转化与落地。

陈敬雷 充电了么创始人，CEO兼CTO。拥有十几年互联网从业经验，曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务。在技术领域，尤其在大数据和人工智能方向有着丰富的算法工程落地实战经验，在猎聘任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果得到5倍的提升。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，研发了充电了么App，用深度学习算法、NLP、推荐引擎等技术来高效地提升在线学习效率。研发了上百门课程，在51CTO、网易云课堂、腾讯课堂等平台累计有30万名学员。出版了《分布式机器学习实战》《自然语言处理原理与实战》《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》，颇受好评。

前言 在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，DeepSeek大模型以其卓越的性能与创新架构异军突起，成为推动行业变革的重要力量； 作为国内大模型领域的领军者，它不仅在技术基准测试中屡创佳绩，更通过重塑具身智能架构为人工智能从单一语言处理迈向复杂场景交互奠定了坚实基础； 在人工智能技术加速渗透产业应用的关键节点，DeepSeek大模型以强大的工程化落地能力成为推动大模型从实验室走向企业级应用的核心引擎； 凭借在长文本处理、领先的自然语言处理与复杂推理能力、多模态融合等关键技术领域的突破，以及轻量化部署方案与AI Agent生态的协同发力，DeepSeek大模型引领着人工智能迈向复杂任务处理的新阶段，开启“AI Agent应用落地元年”，助力产业智能化转型与升级。 本书紧密围绕这一技术脉络展开，系统梳理大模型的核心技术原理、训练与微调技术、RAG、AI Agent、DeepSeek核心技术及企业应用落地实践、多模态具身智能的前沿探索等内容。全书共8章，力求为读者呈现从基础原理到前沿应用实践的完整知识图谱。 第1章“大模型技术原理”从技术起源与核心思想出发，揭示大模型演进逻辑。首先追溯Ngram统计语言模型到神经语言模型、预训练语言模型的发展历程，深入解析基于Transformer的编码、解码及编解码预训练架构。继而探讨提示学习、指令微调与人类反馈强化学习等关键技术，阐明如何通过优化模型输入输出与训练策略提升模型性能。最后聚焦GPT智能涌现原理，从思维链、上下文学习到通用人工智能(AGI)的探索，展现大模型从功能增强到智能本质突破的技术路径。 第2章“...