感谢电子发烧友提供学习Deepseek核心技术这本书的机会。
读完《Deepseek核心技术揭秘》，我深受触动，对人工智能领域有了全新的认识。了解Deepseek-R1 、Deepseek-V3的版本区别，
深入了解Deepseek的技术细节，快速掌握大模型领域的前沿知识，洞察对行业应用的影响，提升自身在该领域的专业水平和竞争力。
本书流程非常清晰，先认识Deepseek性能，然后讲解原理，底层逻辑，硬件性能的成本选择，达到的效果， 最后是对人工智能的影响。
Deepseek在技术思路上，采用混合专家系统MoE架构（思维模块），MoE则由多个专家模型组成，在处理任务时，它能够根据任务的特性，部分激活给定任务所需的特定专家，而非激活整个神经网络，从而有效降低了计算消耗，好比一个团队中有不同专业的专家，遇到不同问题时，只需对应的专家出手解决，避免了全员上阵的资源浪费。专家比例1:8（共享专家：路由专家）
这种创新让AI的推理过程更接近人类思维，为解决复杂问题提供了新的思路。
共享专家宛如一位知识渊博的通才，它始终参与模型的每一次运算，就像一个稳定的基石，为整个模型提供着通用的知识储备。无论输入的数据如何变化，共享专家都能凭借其对数据普遍模式的理解，输出基础且关键的特征。这种全局参与的特性，确保模型在各种场景下都能保持一定的稳定性和准确性。
而路由专家则像是一群各有所长的专才，它们并非在所有任务中都被激活，而是根据输入数据的特点，由门控网络精准筛选后参与运算。这就如同一个高效的任务分配系统，让每个路由专家专注于处理特定类型的输入或特征。调用最专业的“知识”来进行分析，显著提升了模型处理复杂任务的能力，同时也提高了计算效率，避免了不必要的计算资源浪费。
共享专家和路由专家的相互协作。共享专家提供的通用知识，为路由专家的精细化处理奠定了基础；路由专家的专精化处理，则是在共享专家输出的基础上，对数据进行更深入、更细致的挖掘。在Deepseek的模型架构中，这种协作使得模型既能处理大规模的通用数据，又能应对复杂多样的特殊情况，展现出强大的适应性和卓越的性能。
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