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| 編輯推薦： |
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。
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| 內容簡介： |
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。
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| 關於作者： |
司马华鹏：南京硅基智能科技集团股份有限公司创始人、董事长兼CEO。他是中国人工智能的领军人物，曾荣获“中国人工智能榜创新人物TOP10”“中国泛人工智能优秀人物TOP20”“中国十佳人工智能行业领军人物”等多项殊荣。司马华鹏深耕人工智能底层技术多年，作为第一发明人拥有92项授权发明专利。作为AIGC数字人技术的开创者，他前瞻布局人工智能商业应用。其“硅基大司马”现象级科普短视频深得大众喜爱，全网粉丝超千万，累计播放量破10亿，单条视频播放量最高达4000万次。个人著有畅销书《大模型时代：ChatGPT拉开硅基文明序幕》《一念长生诀》《中沟随笔》。
汤毅平
南京硅基智能科技集团股份有限公司副总裁，NLP算法中心主任，（日本）千叶大学理学博士。长期致力于人工智能领域的技术研究和产业化落地，研究领域包括NLP、大语言模型、因果推断、语音交互系统等，已在国内外相关期刊发表论文10余篇，申请人工智能技术相关专利30 余项。
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| 目錄：
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目 录
序1 站在风口上的“大模型时代”
序2 无AI，不未来
前言
第1章 AI的进化与大语言模型时代1
1.1 AI进化时间线2
1.2 符号主义与专家系统4
1.3 机器学习兴起6
1.4 深度学习的突破9
1.5 大语言模型时代11
1.5.1 GPT-4：大语言模型的里程碑11
1.5.2 缩放定律与能力涌现13
1.5.3 从预训练范式到推理范式的转变16
第2章 能力“涌现”的机理、工作范式与争议20
2.1 能力涌现的机理22
2.2 涌现式AI的工作范式与经典案例23
2.2.1 传统AI工作范式的五大局限24
2.2.2 涌现式AI的工作范式25
2.2.3 能力涌现的经典案例27
2.3 能力涌现的学术争议及其解决方案28
2.3.1 学术争议分析28
2.3.2 突破之法：“三位一体”的研究框架31
第3章 传统AI困境与思维链34
3.1 传统AI的四大困境与认知突破路径36
3.1.1 符号统计之困36
3.1.2 黑盒决策之困38
3.1.3 单步推理之困40
3.1.4 因果认知之困42
3.1.5 认知突破路径44
3.2 认识思维链45
3.2.1 思维链的兴起与发展45
3.2.2 思维链与AI推理的关系48
3.3 思维链的类型50
3.4 思维链的本质54
3.4.1 模拟人类思维54
3.4.2 慢思考55
3.4.3 元认知涌现56
3.4.4 通用AI桥梁58
第4章 AI产业变局与知识平权60
4.1 DeepSeek新纪元62
4.1.1 崛起之路62
4.1.2 AI竞争博弈64
4.2 中美AI发展路径分析66
4.3 打破“算力美元”垄断68
4.4 引领知识平权时代69
第5章 DeepSeek引发的商业革命74
5.1 破坏者的规则及特质76
5.1.1 破坏的成本经济学77
5.1.2 破坏既有价值假设78
5.1.3 破坏者的特质80
5.2 推理改变商业81
5.2.1 人类推理局限81
5.2.2 机器推理的“渗透”冲击83
5.3 企业和个人的抉择84
5.4 中国式创新力量86
5.5 DeepSeek的商业成功学88
5.5.1 高效协同的关系构建88
5.5.2 开启AI民主化90
第6章 DeepSeek技术解析92
6.1 架构演进与技术突破94
6.1.1 架构演进历程94
6.1.2 MLA95
6.1.3 动态负载均衡路由97
6.1.4 MoE架构98
6.2 模型训练技术创新100
6.2.1 DeepSeek-V3的训练方法创新100
6.2.2 DeepSeek-R1的训练方法创新104
6.2.3 硬件基础层的关键支撑技术112
6.2.4 大模型训练方法创新的未来展望117
第7章 大模型技术在六大领域的落地120
7.1 在机器人领域的应用122
7.1.1 赋能机器人系统124
7.1.2 与具身智能的融合129
7.2 教育的智能革命135
7.2.1 智能解题辅导136
7.2.2 跨学科教学140
7.3 金融决策新范式142
7.3.1 智能投研决策逻辑的重塑142
7.3.2 智能风控系统构建148
7.3.3 信贷评估逻辑的革新150
7.4 法律领域的创新实践153
7.4.1 法律推理能力升级154
7.4.2 合同风险识别162
7.4.3 智能调解创新165
7.5 汽车工业革新170
7.5.1 智能座舱升级170
7.5.2 赋能制造体系173
7.5.3 辅助驾驶革新177
7.6 医学与健康领域的创新实践179
7.6.1 肾脏病学中的创新实践179
7.6.2 心理健康智能评估的创新实践187
7.6.3 性格特征识别的创新实践197
第8章 技术局限与未来发展204
8.1 三大局限206
8.2 技术进化与应用生态构建209
8.2.1 技术进化的关键方向209
8.2.2 应用生态的立体构建216
8.3 未来图景222
8.3.1 认知协同的新型文明222
8.3.2 人类价值的重新定位223
后记 我命由我不由天225
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| 內容試閱：
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前 言
为什么写作本书
人类文明的每一次重大跨越，都始于思维方式的革命。从原始部落的结绳记事到殷商时期的甲骨文的符号系统，从亚里士多德的三段论（形式逻辑中的一种论证结构）到牛顿的微积分，认知工具的迭代始终推动着文明边界的拓展。
今天，我们正站在一个前所未有的历史节点：AI不再满足于模仿人类的表层行为，而是开始构建属于自己的思维链条。2016年AlphaGo战胜李世石时，我惊叹于机器的计算暴力美学；2022年GPT-3展现出语言生成能力时，我震撼于统计模型的混沌智慧。但真正让我意识到转折点来临的，是2024年与DeepSeek模型的对话。当这个成本仅为行业巨头1/10的AI系统不仅能准确诊断出复杂病例，还能条分缕析地解释诊断逻辑时，我看到了基于思维链（Chain of Thought，CoT）的大模型技术引发的质变：机器开始具备构建思维轨迹的能力。这种基于思维链的大模型技术，正在重塑人类对智能本质的理解，并以前所未有的速度重构着商业文明的基本范式。
传统AI系统如同精密的复读机，能够复刻知识图谱，却难以在陌生场景中构建逻辑链条。基于思维链的大模型技术打破了这种僵局，让AI系统开始展示出分步推理、因果推断和元认知能力。
更深刻的变革发生在商业层面：当机器开始展示持续的逻辑推演能力时，传统行业的经验壁垒正在崩塌。金融分析师的直觉判断被量化模型超越，法律顾问的合同审查被系统加速，教师的知识传递被智能助教补充。中国企业“行而后知”的实践智慧与基于思维链的大模型技术产生共振。DeepSeek的崛起不仅验证了低成本模型的可行性，更揭示了技术民主化浪潮下产业格局重构的必然性。本书试图回答三个核心问题：
基于思维链的大模型技术如何突破传统AI认知瓶颈？
这场技术革命将如何重构商业文明的基本范式？
在人机协同的新时代，企业和个人如何将大模型技术融合到工作场景中？
读者对象
本书面向多元读者群体，致力于为不同背景的读者创造独特价值。
企业管理者：了解基于思维链的大模型技术对行业格局和商业模式的影响，了解大模型驱动的产业变革趋势，把握战略转型时机，从而及时制定与调整战略规划，抢占市场先机，避免在AI浪潮中被边缘化。
技术决策者：理解基于思维链的大模型技术（如DeepSeek）的原理及其应用潜力，从而提升技术选型和实践创新能力。
创业者：发现大模型催生的市场机会，探索低成本、高效能的商业模式，获取“第二曲线”竞争优势。
资深开发人员：学习大模型的技术本质、实现及其在行业中的应用案例，提升技术能力和落地可行性。
其他对AI技术和商业变革感兴趣的专业人士：获得前沿洞察和实践指导，拓宽知识视野和职业发展空间。
如何阅读本书
本书共8章，各章既相互联系又可独立阅读，读者可根据个人需求灵活选择。
第1章以时间为轴，描绘AI从符号主义到大语言模型的演进过程。通过对AI发展脉络的梳理，揭示技术进步如何逐步突破认知边界，并最终迎来能力涌现的新时代。
第2章聚焦“涌现”这一关键现象，剖析其背后的机理及其对传统范式的颠覆性影响，同时分析学术界围绕“涌现”的争议及其解决方案—“三位一体”的研究框架。本章旨在为读者提供理解大模型能力涌现的核心视角。
第3章系统梳理传统AI面临的四大困境，在详细分析传统方法的局限性后，引入思维链作为破局之道，深入解析思维链的技术意义、类型划分及本质特征，帮助读者了解其理论支撑。
第4章聚焦AI产业格局的变化，以DeepSeek的崛起为例，展现低成本模型如何引发算力与知识获取方式的深刻变革。通过揭示“算力美元”垄断背后的逻辑及知识平权趋势的现实意义，引导读者思考AI如何重塑资源分配结构，并推动社会向更加公平的方向迈进。
第5章深入剖析DeepSeek所引发的商业革命，探讨AI推理能力对传统价值链条的冲击。通过分析技术红利带来的机遇与挑战，以及中国式创新的独特路径，揭示企业在AI时代的生存法则和个人发展的新可能，启发读者思考未来商业模式的重构方向。
第6章从技术角度出发，系统解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新。通过对MLA、MoE等关键技术的深度解析，以及对未来训练方法的展望，为专业读者提供理解大模型底层原理的“窗口”，也为技术从业者提供可借鉴的研发思路。
第7章聚焦基于思维链的大模型技术在多个领域的实际应用，涵盖机器人、教育、金融、法律、汽车和医学等领域。通过展示具体案例与融合范式，激发读者对AI落地可能性的广泛联想。
第8章着眼未来，总结当前大模型技术的主要局限，展望其进化方向与生态构建路径，引导读者思考AI与社会关系的深层演化，为理解AI时代的人文命题提供前瞻性视角。
阅读建议：
技术导向路径：第1章→第2章→第3章→第6章，聚焦技术原理和架构设计。
商业导向路径：第4章→第5章→第7章→第8章，关注市场变革和商业应用。
行业应用路径：第7章→第8章，了解行业（即六大领域）实践和未来趋势。
勘误与支持
技术迭代日新月异，本书内容或存在时效性限制和认知边界。我们诚挚欢迎读者的反馈与建议：
电子邮箱：Sima@guiji.ai
微信公众号：硅基智能（ID为nanjingguiyu）
我们将定期在线更新勘误内容，回答常见问题，分享最新的研究进展。你的反馈不仅能帮助我们完善内容，也将成为思维链技术发展的宝贵资产。
致谢
本书凝聚了众多智者的智慧与支持：感谢DeepSeek团队开放分享前沿技术与实践经验；感谢我的家人在写作期间的理解与陪伴，正是你们的支持让我能够全身心投入这场思想探险；感谢所有在AI领域开拓的先行者—你们的实践与思考，正在编织人类与机器共同进化的思维之网。让我们以开放而审慎的姿态，共同迎接这个充满无限可能的新时代。
司马华鹏
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