机读格式显示(MARC)

• 000 01365nam0 22003011 450

• 001 0000700097

• 005 20260617171100.0

• 010 __ |a 978-7-115-67461-6 |d CNY59.80

• 100 __ |a 20251028d2025 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 图解DeepSeek技术 |A tu jie DeepSeek ji shu |f (沙特) 杰伊·阿拉马尔, (荷) 马尔滕·格鲁滕多斯特著 |d = The illustrated DeepSeek |f Jay Alammar, Maarten Grootendorst |g 李博杰, 孟佳颖译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2025.06

• 215 __ |a 94页 |c 彩图 |d 24cm

• 330 __ |a 本书分为3章和附录，第1章详细分析推理大模型的范式转变，即从“训练时计算”到“测试时计算”；第2章解读DeepSeek-R1的架构——混合专家（MoE），第3章展示DeepSeek-R1详细的训练过程及核心技术，涵盖基于GRPO的强化学习等；附录分享DeepSeek开源周活动。

• 333 __ |a 本书适合大模型从业人员和对大模型底层技术感兴趣的读者

• 500 10 |a Illustrated DeepSeek |A Illustrated Deepseek |m Chinese

• 517 1_ |a DeepSeek技术 |A DeepSeek ji shu

• 606 0_ |a 生成式人工智能 |A sheng cheng shi ren gong zhi neng |j 图解

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _1 |a 阿拉玛 |A a la ma |g (Alammar, Jay) |4 著

• 701 _1 |a 葛鲁顿第斯特 |A ge lu dun di si te |g (Grootendorst, Maarten) |4 著

• 702 _0 |a 李博杰 |A li bo jie |4 译

• 702 _0 |a 孟佳颖 |A meng jia ying |4 译

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20251028

• 905 __ |a WXCSXY |d TP18/1295