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。