6 天，7 个项目：我学 DeepSeek 这一个月的全局地图
DeepSeek 开源周汇总：6 天 7 个项目的全局地图
6 天，7 个项目：我学 DeepSeek 这一个月的全局地图
标签： DeepSeek实践
DeepSeek 原理与实践：从提示词原则到 MoE、注意力机制、流水线并行的开源拆解，读懂幻方的工程哲学。
最大化 deepseek 潜能：3 大原则（1/16）
清晰性、结构化、细节化：让提示词去适配 AI 的认知模式
清晰性、结构化、细节化：让提示词去适配 AI 的认知模式
最大化 deepseek 潜能：多跳推理（2/16）
多跳推理：把关联关系与关联步骤显性写进提示词，别让模型浪费注意力去探索
多跳推理：把关联关系与关联步骤显性写进提示词，别让模型浪费注意力去探索
最大化 deepseek 潜能：MOE（3/16）
混合专家 MOE：不再追求大而全，转而追求多而专精
混合专家 MOE：不再追求大而全，转而追求多而专精
最大化 deepseek 潜能：知识图谱激活（4/16）
知识图谱激活：属性明确化、关系显式化、领域与身份显式化
知识图谱激活：属性明确化、关系显式化、领域与身份显式化
最大化 deepseek 潜能：动态注意力机制（5/16）
动态注意力机制：让模型在处理过程中，把资源聚焦于当下最重要的部分
动态注意力机制：让模型在处理过程中，把资源聚焦于当下最重要的部分
最大化 deepseek 潜能：认知脚手架（6/16）
将问题化整为零，在问题与答案之间建立临时的桥梁
将问题化整为零，在问题与答案之间建立临时的桥梁
最大化 deepseek 潜能：反事实推理-上（7/16）
构建与事实相反的假设性情景，探索因果关系和潜在结果
构建与事实相反的假设性情景，探索因果关系和潜在结果
最大化 deepseek 潜能：反事实推理-下（8/16）
CREATE 提示词框架：把反事实推理用在自己的提示词里
CREATE 提示词框架：把反事实推理用在自己的提示词里
DeepSeek 开源拆解：FlashMLA（9/16）
GPU 高速解码器与多头潜在注意力机制 MLA
GPU 高速解码器与多头潜在注意力机制 MLA