1.权威背书：由硅基智能创始人、AI领域领军人物司马华鹏亲撰，获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润联袂推荐，值得阅读。
2.精准定位：面向企业家、技术管理者及前瞻型读者，既是把握AI认知红利的战略指南，更是决胜智能时代的实战手册。
3.给出认知升级路径：纵览AI技术演进史，揭示技术演进路线、技术竞争格局，以及商业范式转移与社会变革。
4. 技术解码：独创性拆解DeepSeek核心架构与训练技术创新，帮助读者理解大模型技术逻辑。
5. 落地全景图：系统梳理大模型在六大产业的应用实践，提供即学即用的落地方法论。
6.文明级展望：前瞻性提出“认知协同文明”构想，重新定义技术革命中的人文价值坐标，启迪读者思考AI时代的终极命题。
本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领军人物司马华鹏撰写，并获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润推荐。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者，抓住时代认知红利，为其提供一本决胜AI新纪元的“认知与实操手册”。
本书先从AI技术发展历程入手，深入解析大模型的能力涌现与基于思维链的推理能力，之后通过DeepSeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局，探讨AI推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新，为读者提供理解大模型底层原理的“窗口”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用，并前瞻性地描绘认知协同文明图景，为读者呈现AI时代的技术革命和人文价值再定义。
目 录<br />序1 站在风口上的“大模型时代”<br />序2 无AI，不未来<br />前言<br />第1章 AI的进化与大语言模型时代1<br />1.1 AI进化时间线2<br />1.2 符号主义与专家系统4<br />1.3 机器学习兴起6<br />1.4 深度学习的突破9<br />1.5 大语言模型时代11<br />1.5.1 GPT-4：大语言模型的里程碑11<br />1.5.2 缩放定律与能力涌现13<br />1.5.3 从预训练范式到推理范式的转变16<br />第2章 能力“涌现”的机理、工作范式与争议20<br />2.1 能力涌现的机理22<br />2.2 涌现式AI的工作范式与经典案例23<br />2.2.1 传统AI工作范式的五大局限24<br />2.2.2 涌现式AI的工作范式25<br />2.2.3 能力涌现的经典案例27<br />2.3 能力涌现的学术争议及其解决方案28<br />2.3.1 学术争议分析28<br />2.3.2 突破之法：“三位一体”的研究框架31<br />第3章 传统AI困境与思维链34<br />3.1 传统AI的四大困境与认知突破路径36<br />3.1.1 符号统计之困36<br />3.1.2 黑盒决策之困38<br />3.1.3 单步推理之困40<br />3.1.4 因果认知之困42<br />3.1.5 认知突破路径44<br />3.2 认识思维链45<br />3.2.1 思维链的兴起与发展45<br />3.2.2 思维链与AI推理的关系48<br />3.3 思维链的类型5
0<br />3.4 思维链的本质54<br />3.4.1 模拟人类思维54<br />3.4.2 慢思考55<br />3.4.3 元认知涌现56<br />3.4.4 通用AI桥梁58<br />第4章 AI产业变局与知识平权60<br />4.1 DeepSeek新纪元62<br />4.1.1 崛起之路62<br />4.1.2 AI竞争博弈64<br />4.2 中美AI发展路径分析66<br />4.3 打破“算力美元”垄断68<br />4.4 引领知识平权时代69<br />第5章 DeepSeek引发的商业革命74<br />5.1 破坏者的规则及特质76<br />5.1.1 破坏的成本经济学77<br />5.1.2 破坏既有价值假设78<br />5.1.3 破坏者的特质80<br />5.2 推理改变商业81<br />5.2.1 人类推理局限81<br />5.2.2 机器推理的“渗透”冲击83<br />5.3 企业和个人的抉择84<br />5.4 中国式创新力量86<br />5.5 DeepSeek的商业成功学88<br />5.5.1 高效协同的关系构建88<br />5.5.2 开启AI民主化90<br />第6章 DeepSeek技术解析92<br />6.1 架构演进与技术突破94<br />6.1.1 架构演进历程94<br />6.1.2 MLA95<br />6.1.3 动态负载均衡路由97<br />6.1.4 MoE架构98<br />6.2 模型训练技术创新100<br />6.2.1 DeepSeek-V3
的训练方法创新100<br />6.2.2 DeepSeek-R1的训练方法创新104<br />6.2.3 硬件基础层的关键支撑技术112<br />6.2.4 大模型训练方法创新的未来展望117<br />第7章 大模型技术在六大领域的落地120<br />7.1 在机器人领域的应用122<br />7.1.1 赋能机器人系统124<br />7.1.2 与具身智能的融合129<br />7.2 教育的智能革命135<br />7.2.1 智能解题辅导136<br />7.2.2 跨学科教学140<br />7.3 金融决策新范式142<br />7.3.1 智能投研决策逻辑的重塑142<br />7.3.2 智能风控系统构建148<br />7.3.3 信贷评估逻辑的革新150<br />7.4 法律领域的创新实践153<br />7.4.1 法律推理能力升级154<br />7.4.2 合同风险识别162<br />7.4.3 智能调解创新165<br />7.5 汽车工业革新170<br />7.5.1 智能座舱升级170<br />7.5.2 赋能制造体系173<br />7.5.3 辅助驾驶革新177<br />7.6 医学与健康领域的创新实践179<br />7.6.1 肾脏病学中的创新实践179<br />7.6.2 心理健康智能评估的创新实践187<br />7.6.3 性格特征识别的创新实践197<br />第8章 技术局限与未来发展204<br />8.1 三大局限206<br />8.2 技术进化与应用生态构建209<br />8.2.1 技术进化的关键方向209<br />8.
2.2 应用生态的立体构建216<br />8.3 未来图景222<br />8.3.1 认知协同的新型文明222<br />8.3.2 人类价值的重新定位223<br />后记 我命由我不由天225<br />
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