Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作
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AI世界的底層邏輯與生存法則 (1版)
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【簡介】
AI 只是標配，思考才是你的武器，
取代你的人，是會用 AI 的人!
史丹佛電腦科學專家程世嘉，
深入淺出，轉譯AI 帶來的質變，
搞懂AI世界的底層邏輯和生存法則，
讓你在工作、學習、商業上全面超車。
「Sega，一位台大/ 史丹佛高材生、Google 工程師、AI 領域創業家，是不少人面對 AI 焦慮的大海浮木。那種日以繼夜盯著 AI 發展的工作，就交給專業的他吧！世界雖快，透過 Sega 的深入淺出的轉譯，讀者的心，則可以慢！」——簡立峰（iKala董事、Google 台灣前董事總經理）
AI世界的底層邏輯與生存法則：
底層邏輯1 機器會取代重複性「任務」，不能只當工具人
底層邏輯2 人才M型化，強者愈強、弱者愈弱
底層邏輯3 不變的價值才是真正有用的寶物
底層邏輯4 AI如水電，沒它不行，有它不夠
底層邏輯5 AI可讓事務指數型成長
底層邏輯6 AI是標配，你的選配要夠厲害
底層邏輯7 AI如水電，要打開就能用
生存法則1 打不過AI的，就讓AI幫你做
生存法則2 在萬物皆可外包的時代，唯有你的腦袋不能外包
生存法則3 成為心態開放的雜學者，再將一件事做深
生存法則4 虛幻的「按讚數」會侵蝕你，別讓社群網站主導人生
生存法則5 情況未明前先躺平一下，讓科技巨頭火拚就好
生存法則6 要有自己的想法、發展只有你能做的能力
生存法則 7 批判性思考能力夠強，才能駕馭AI
【目錄】
推薦序 有溫度的書寫，化解你的AI焦慮 簡立峰
自 序 AI 高速發展時代中的那些變與不變
前 言 當科幻電影場景成為日常
PART 1 職場與工作
當AI成為標配，你的獨特性更重要
Chapter 1 會取代你的，是會使用AI的人
Chapter 2 善用生成式AI，工作產能超車
Chapter 3 不變的東西，更有價值
Chapter 4 拋開成見與人設，職場是共學場域
Chapter 5 未來你的同事可能會是機器人
Chapter 6 鍛鍊同理心，大家一起升級
PART 2 學習與思考
與AI共處，你的腦袋不能外包
Chapter 7 成為心態開放的雜學者，深耕專業
Chapter 8 當AI成為日常，對人文的需求更強
Chapter 9 邏輯、表達和語文能力是決勝關鍵
Chapter 10 「解決問題」是最有效的學習
Chapter 11 鍛鍊自己「問對問題」的能力
Chapter 12 批判性思考能力夠強，才能駕馭AI
Chapter 13 打破慣性，培養成長心態
Chapter 14 開啟深入對話，良師不可或缺
PART 3 商業與經營
了解AI的強項與短板，借力使力
Chapter 15 如何拿到這班AI高速列車的車票？
Chapter 16 順勢「加值」，不用大變身
Chapter 17 說是「生成」式 AI，但「理解」其實更重要
Chapter 18 在科技巨頭肩上，尋找不可取代的機會
Chapter 19 發展AI策略前，先有好的數據策略
Chapter 20 建立「AI大腦」，讓使用者信任
Chapter 21 向世界學習經營心法
PART 4 當前與未來
看懂AI技術現在進行式
Chapter 22 AI助理、機器人與AI醫療即將大爆發
Chapter 23 「少即是多」的AI設計趨勢
Chapter 24 回歸數位經濟本質，認清科技巨頭的算盤
Chapter 25 不需要為了面子，重新發明輪子
Chapter 26 資安與AI可信度是重中之重
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踏上生成式AI自學之路: 從底層技術、程式實作到企業應用 (1版)
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【簡介】
「人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 」 一詞，最早可追溯至20世紀中英國數學家艾倫．圖靈發表的論文Computing Machinery and Intelligence。隨著時間推移，硬體與軟體技術的迅速進步讓電腦運算速度大幅提升、成本顯著下降，並且配合演算法領域的卓越研究成果，人工智慧領域不再是遙不可及的夢想。21世紀初，AlphaGo達到可以對決頂尖圍棋高手的程度，到了2022年，OpenAI正式推出ChatGPT，更讓人工智慧真正普及到大眾生活。
生成式AI在各行各業專業領域中帶來重大變革，本書能幫助您突破生成式AI的工具性操作，深入了解其背後的技術、應用與影響力。全書共有七個章節，內容涵蓋生成式AI的底層邏輯、實務操作、企業管理策略等三個面向。
第一到三章聚焦於生成式AI的底層邏輯，會依序介紹AI先備知識、經典模型以及生成式AI 核心架構：Transformer，即便您沒有資訊背景也能夠讀懂。第四到六章聚焦於生成式AI的實務操作，介紹提示工程(Prompt Engineering)，教您如何讓生成式AI產出高品質的回應，並手把手地帶您使用ChatGPT API 實作兩個小專案：檢索增強生成(RAG)以及網站智能客服。第七章聚焦於生成式AI的企業管理策略，針對企業最迫切關注的議題：如何導入生成式AI，提出淺見與看法。
【目錄】
序言
1從AI 到生成式AI
1-1 生成式AI 的演進
1-2 生成式AI 的應用
1-3 生成式AI 的挑戰
2生成式AI 先備知識
2-1 機器學習
2-2 深度學習
2-3 自然語言處理與理解
2-4 文字轉向量
2-5 大型語言模型
2-6 RNN 遞迴神經網路
2-7 LSTM 長短期記憶模型
2-8 GAN 生成對抗網路
3 Transformer 深入淺出
3-1 Transformer 簡介
3-2 Transformer 輸入
3-3 Transformer 編碼器
3-4 Transformer 解碼器
3-5 Transformer 輸出
3-6 Google Titans 模型
3-7 DeepSeek R1 模型
4提示工程
4-1 提示工程簡介
4-2 指令微調(Prompt-Tuning)
4-3 上下文學習(In-Context Learning)
4-4 大模型微調(Fine-Tuning)
4-5 思維鏈(Chain of Thought)
4-6 客製化指令
5實作檢索增強生成
5-1 前置作業
5-2 準備目標檔案
5-3 切割目標檔案
5-4 建立向量資料庫
5-5 檢索合適的回答
5-6 問答
5-7 聊天
6實作網站智能客服
6-1 工具準備
6-2 建立主機空間
6-3 建立網站
6-4 編輯網頁
6-5 網站上網
6-6 建立系統後端
6-7 建立系統前端
7企業導入生成式AI
7-1 人工智慧原則
7-2 企業面臨的挑戰
7-3 生成式AI 的導入流程
7-4 未來趨勢—AI 代理
結語
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AI時代從基本功下手：深入電腦底層運作原理 (1版)
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內容簡介
☆★341張圖例，一次弄懂電腦底層運作的原理★☆
☆★重點說明作業系統、處理程序、執行緒、程式碼協同底層架構★☆
☆★從前模模糊糊，似懂非懂的概念，竟然一本書就打通，全腦舒暢，寫程式每個字都知道在做什麼！★☆
全書共分6章。
第1章闡述了程式語言的概念和編譯器的工作原理，解釋了程式碼生成可執行程式的過程。
第2章著重於程式執行時期，介紹了作業系統、處理程式、執行緒等概念，並強調回呼函式、同步、非同步、阻塞、非阻塞等對程式設計師的重要性。
第3章帶領讀者認識記憶體的作用，深入探討了指標、堆積區域、堆疊區域等記憶體相關概念，並介紹了函式呼叫的實現原理和記憶體分配器的方法。
第4章詳細介紹了電腦系統中最重要的CPU，包括其實現原理、數字識別方式和演變歷程，並解釋了複雜指令集和精簡指令集的出現原因，以及如何利用CPU和堆疊實現函式呼叫、中斷處理、執行緒切換和系統呼叫等機制。
第5章深入講解了電腦系統中的cache，解釋了cache的必要性，並提供了程式設計師編寫cache友善程式的建議。
第6章關注I/O（輸入輸出），介紹了電腦系統實現I/O的過程，解釋了在程式中呼叫read函式時底層的讀取過程，同時提供了高效處理I/O的建議。
本書的特色，就是用最簡單的方式，讓程式設計師快速了解程式執行過程中底層細節的理解和心智模型，以及電腦系統的奧秘。
現代電腦系統被層層抽象，程式設計師在高階語言中撰寫程式時不必關心底層細節，但當遇到較為複雜的問題時，對底層的理解不足會讓解決問題變得困難。而程式設計高手則能輕易解決這些問題，因為他們清楚自己的程式對電腦系統的影響，擁有深入的心智模型。
本書通過視覺化的方式呈現內容，擁有多達341張圖片來解釋相關內容，使閱讀更加直觀易懂。同時使用通俗易懂的語言，從概念的起源開始解釋，讓讀者不僅了解是什麼和為什麼，還能理解其中的來龍去脈，降低對內容的門檻。
這本書旨在幫助讀者建立更深入的心智模型，揭示電腦系統底層的奧秘，讓程式設計師能更有效地解決問題並提升技能水準。
目錄
第1章 從程式語言到可執行程式，這是怎麼一回事
1.1 假如你來發明程式語言
1.1.1 創世紀：CPU是個聰明的笨蛋
1.1.2 組合語言出現了
1.1.3 底層的細節 vs 高層的抽象
1.1.4 策略滿滿：高級程式設計語言的雛形
1.1.5 《全面啟動》與遞迴：程式的本質
1.1.6 讓電腦理解遞迴
1.1.7 優秀的翻譯官：編譯器
1.1.8 直譯型語言的誕生
1.2 編譯器是執行原理的
1.2.1 編譯器就是一個普通程式，沒什麼大不了的
1.2.2 提取出每一個符號
1.2.3 token想表達什麼含義
1.2.4 語法樹是不是合理的
1.2.5 根據語法樹生成中間程式
1.2.6 程式生成
1.3 連結器不能說的秘密
1.3.1 連結器是運行原理的
1.3.2 符號決議：供給與需求
1.3.3 靜態程式庫、動態庫與可執行檔
1.3.4 動態庫有哪些優勢及劣勢
1.3.5 重定位：確定符號執行時期位址
1.3.6 虛擬記憶體與程式記憶體分配
1.4 為什麼抽象在電腦科學中如此重要
1.4.1 程式設計與抽象
1.4.2 系統設計與抽象
1.5 總結
第2章 程式執行起來了，可我對其一無所知
2.1 從根源上理解作業系統、處理程式與執行緒
2.1.1 一切要從CPU說起
2.1.2 從CPU到作業系統
2.1.3 處理程序很好，但還不夠方便
2.1.4 從處理程序演變到執行緒
2.1.5 多執行緒與記憶體分配
2.1.6 執行緒的使用場景
2.1.7 執行緒池是運行原理的
2.1.8 執行緒池中執行緒的數量
2.2 執行緒間到底共用了哪些處理程式資源
2.2.1 執行緒私有資源
2.2.2 程式區：任何函式都可放到執行緒中執行
2.2.3 資料區：任何執行緒均可存取資料區變數
2.2.4 堆積區域：指標是關鍵
2.2.5 堆疊區域：公共的私有資料
2.2.6 動態連結程式庫與檔案
2.2.7 執行緒局部儲存：TLS
2.3 執行緒安全程式到底是怎麼撰寫的
2.3.1 自由與約束
2.3.2 什麼是執行緒安全
2.3.3 執行緒的私有資源與共用資源
2.3.4 只使用執行緒私有資源
2.3.5 執行緒私有資源 + 函式參數
2.3.6 使用全域變數
2.3.7 執行緒局部儲存
2.3.8 函式傳回值
2.3.9 呼叫非執行緒安全程式
2.3.10 如何實現執行緒安全程式
2.4 程式設計師應如何理解程式碼協同
2.4.1 普通的函式
2.4.2 從普通函式到程式碼協同
2.4.3 程式碼協同的圖形化解釋
2.4.4 函式只是程式碼協同的一種特例
2.4.5 程式碼協同的歷史
2.4.6 程式碼協同是如何實現的
2.5 徹底理解回呼函式
2.5.1 一切要從這樣的需求說起
2.5.2 為什麼需要回呼
2.5.3 非同步回呼
2.5.4 非同步回呼帶來新的程式設計思維
2.5.5 回呼函式的定義
2.5.6 兩種回呼類型
2.5.7 非同步回呼的問題：回呼地獄
2.6 徹底理解同步與非同步
2.6.1 辛苦的程式設計師
2.6.2 打電話與發郵件
2.6.3 同步呼叫
2.6.4 非同步呼叫
2.6.5 同步、非同步在網路服務器中的應用
2.7 哦！對了，還有阻塞與非阻塞
2.7.1 阻塞與非阻塞
2.7.2 阻塞的核心問題：I/O
2.7.3 非阻塞與非同步I/O
2.7.4 一個類比：點披薩
2.7.5 同步與阻塞
2.7.6 非同步與非阻塞
2.8 融會貫通：高並行、高性能伺服器是如何實現的
2.8.1 多處理程序
2.8.2 多執行緒
2.8.3 事件迴圈與事件驅動
2.8.4 問題1：事件來源與I/O多工
2.8.5 問題2：事件迴圈與多執行緒
2.8.6 咖啡館是如何運作的：Reactor模式
2.8.7 事件迴圈與I/O
2.8.8 非同步與回呼函式
2.8.9 程式碼協同：以同步的方式進行非同步程式設計
2.8.10 CPU、執行緒與程式碼協同
2.9 電腦系統漫遊：從資料、程式、回呼、閉包到容器、虛擬機器
2.9.1 程式、資料、變數與指標
2.9.2 回呼函式與閉包
2.9.3 容器與虛擬機器技術
2.10 總結
第3章 底層？就從記憶體這個儲物櫃開始吧
3.1 記憶體的本質、指標及引用
3.1.1 記憶體的本質是什麼？儲物櫃、位元、位元組與物件
3.1.2 從記憶體到變數：變數意味著什麼
3.1.3 從變數到指標：如何理解指標
3.1.4 指標的威力與破壞性：能力與責任
3.1.5 從指標到引用：隱藏記憶體位址
3.2 處理程式在記憶體中是什麼樣子的
3.2.1 虛擬記憶體：眼見未必為實
3.2.2 分頁與分頁表：從虛幻到現實
3.3 堆疊區域：函式呼叫是如何實現的
3.3.1 程式設計師的好幫手：函式
3.3.2 函式呼叫的活動軌跡：堆疊
3.3.3 堆疊幀與堆疊區域：以宏觀的角度看
3.3.4 函式跳躍與返回是如何實現的
3.3.5 參數傳遞與傳回值是如何實現的
3.3.6 區域變數在哪裡
3.3.7 暫存器的儲存與恢復
3.3.8 Big Picture：我們在哪裡
3.4 堆積區域：記憶體動態分配是如何實現的
3.4.1 為什麼需要堆積區域
3.4.2 自己動手實現一個malloc記憶體分配器
3.4.3 從停車場到記憶體管理
3.4.4 管理空閒區塊
3.4.5 追蹤記憶體分配狀態
3.4.6 怎樣選擇空閒區塊：分配策略
3.4.7 分配記憶體
3.4.8 釋放記憶體
3.4.9 高效合併空閒區塊
3.5 申請記憶體時底層發生了什麼
3.5.1 三界與CPU運行狀態
3.5.2 核心態與使用者態
3.5.3 傳送門：系統呼叫
3.5.4 標準函式庫：遮罩系統差異
3.5.5 堆積區域記憶體不夠了怎麼辦
3.5.6 向作業系統申請記憶體：brk
3.5.7 冰山之下：虛擬記憶體才是終極BOSS
3.5.8 關於分配記憶體完整的故事
3.6 高性能伺服器記憶體池是如何實現的
3.6.1 記憶體池 vs 通用記憶體分配器
3.6.2 記憶體池技術原理
3.6.3 實現一個極簡記憶體池
3.6.4 實現一個稍複雜的記憶體池
3.6.5 記憶體池的執行緒安全問題
3.7 與記憶體相關的經典bug
3.7.1 傳回指向區域變數的指標
3.7.2 錯誤地理解指標運算
3.7.3 解引用有問題的指標
3.7.4 讀取未被初始化的記憶體
3.7.5 引用已被釋放的記憶體
3.7.6 陣列下標是從0開始的
3.7.7 堆疊溢位
3.7.8 記憶體洩漏
3.8 為什麼SSD不能被當成記憶體用
3.8.1 記憶體讀寫與硬碟讀寫的區別
3.8.2 虛擬記憶體的限制
3.8.3 SSD 的使用壽命問題
3.9 總結
第4章 從電晶體到CPU，誰能比我更重要
4.1 你管這東西叫CPU
4.1.1 偉大的發明
4.1.2 與、或、非：AND、OR、NOT
4.1.3 道生一、一生二、二生三、三生萬物
4.1.4 運算能力是怎麼來的
4.1.5 神奇的記憶能力
4.1.6 暫存器與記憶體的誕生
4.1.7 硬體還是軟體？通用裝置
4.1.8 硬體的基本功：機器指令
4.1.9 軟體與硬體的介面：指令集
4.1.10 指揮家，讓我們演奏一曲
4.1.11 大功告成，CPU誕生了
4.2 CPU 閒置時在幹嘛
4.2.1 你的電腦CPU使用率是多少
4.2.2 處理程序管理與處理程序排程
4.2.3 佇列判空：一個更好的設計
4.2.4 一切都要歸結到CPU
4.2.5 空閒處理程序與CPU低功耗狀態
4.2.6 逃出無限迴圈：中斷
4.3 CPU是如何識數的
4.3.1 數字0與正整數
4.3.2 有號整數
4.3.3 正數加上負號即對應的負數：原碼
4.3.4 原碼的翻轉：反碼
4.3.5 不簡單的兩數相加
4.3.6 對電腦友善的表示方法：補數
4.3.7 CPU真的識數嗎
4.4 當CPU遇上if語句
4.4.1 管線技術的誕生
4.4.2 CPU——超級工廠與管線
4.4.3 當if遇到管線
4.4.4 分支預測：儘量讓CPU猜對
4.5 CPU 核心數與執行緒數有什麼關係
4.5.1 食譜與程式、炒菜與執行緒
4.5.2 任務拆分與阻塞式I/O
4.5.3 多核與多執行緒
4.6 CPU 進化論（上）：複雜指令集誕生
4.6.1 程式設計師眼裡的CPU
4.6.2 CPU的能力圈：指令集
4.6.3 抽象：少就是多
4.6.4 程式也是要佔用儲存空間的
4.6.5 複雜指令集誕生的必然
4.6.6 微程式設計的問題
4.7 CPU進化論（中）：精簡指令集的誕生
4.7.1 化繁為簡
4.7.2 精簡指令集哲學
4.7.3 CISC與RISC的區別
4.7.4 指令管線
4.7.5 名揚天下
4.8 CPU 進化論（下）：絕地反擊
4.8.1 打不過就加入：像RISC一樣的CISC
4.8.2 超執行緒的絕技
4.8.3 取人之長，補己之短：CISC與RISC的融合
4.8.4 技術不是全部：CISC與RISC的商業之戰
4.9 融會貫通：CPU、堆疊與函式呼叫、系統呼叫、執行緒切換、中斷處理
4.9.1 暫存器
4.9.2 堆疊暫存器：Stack Pointer
4.9.3 指令位址暫存器：Program Counter
4.9.4 狀態暫存器：Status Register
4.9.5 上下文：Context
4.9.6 嵌套與堆疊
4.9.7 函式呼叫與執行時期堆疊
4.9.8 系統呼叫與核心態堆疊
4.9.9 中斷與中斷函式堆疊
4.9.10 執行緒切換與核心態堆疊
4.10 總結
第5章 四兩撥千斤，cache
5.1 cache，無處不在
5.1.1 CPU 與記憶體的速度差異
5.1.2 圖書館、書桌與cache
5.1.3 天下沒有免費的午餐：cache更新
5.1.4 天下也沒有免費的晚餐：多核cache一致性
5.1.5 記憶體作為磁碟的cache
5.1.6 虛擬記憶體與磁碟
5.1.7 CPU是如何讀取記憶體的
5.1.8 分散式儲存來幫忙
5.2 如何撰寫對cache友善的程式
5.2.1 程式的局部性原理
5.2.2 使用記憶體池
5.2.3 struct結構重新佈局
5.2.4 冷熱資料分離
5.2.5 對cache友善的資料結構
5.2.6 遍歷多維陣列
5.3 多執行緒的性能「殺手」
5.3.1 cache與記憶體互動的基本單位：cache line
5.3.2 性能「殺手」一：cache乒乓問題
5.3.3 性能「殺手」二：錯誤分享問題
5.4 烽火戲諸侯與記憶體屏障
5.4.1 指令亂數執行：編譯器與OoOE
5.4.2 把cache也考慮進來
5.4.3 四種記憶體屏障類型
5.4.4 acquire-release語義
5.4.5 C++中提供的介面
5.4.6 不同的CPU，不同的秉性
5.4.7 誰應該關心指令重排序：無鎖程式設計
5.4.8 有鎖程式設計 vs 無鎖程式設計
5.4.9 關於指令重排序的爭議
5.5 總結
第6章 電腦怎麼能少得了I/O
6.1 CPU 是如何處理I/O操作的
6.1.1 專事專辦：I/O 機器指令
6.1.2 記憶體映射I/O
6.1.3 CPU讀寫鍵盤的本質
6.1.4 輪詢：一遍遍地檢查
6.1.5 點外賣與中斷處理
6.1.6 中斷驅動式I/O
6.1.7 CPU如何檢測中斷訊號
6.1.8 中斷處理與函式呼叫的區別
6.1.9 儲存並恢復被中斷程式的執行狀態
6.2 磁碟處理I/O時CPU 在幹嗎
6.2.1 裝置控制器
6.2.2 CPU應該親自複製資料嗎
6.2.3 直接記憶體存取：DMA
6.2.4 Put Together
6.2.5 對程式設計師的啟示
6.3 讀取檔案時程式經歷了什麼
6.3.1 從記憶體的角度看I/O
6.3.2 read函式是如何讀取檔案的
6.4 高並行的秘訣：I/O多工
6.4.1 檔案描述符號
6.4.2 如何高效處理多個I/O
6.4.3 不要打電話給我，有必要我會打給你
6.4.4 I/O多工
6.4.5 三劍客：select、poll與epoll
6.5 mmap：像讀寫記憶體那樣操作檔案
6.5.1 檔案與虛擬記憶體
6.5.2 魔術師作業系統
6.5.3 mmap vs 傳統read/write函式
6.5.4 大檔案處理
6.5.5 動態連結程式庫與共用記憶體
6.5.6 動手操作一下mmap
6.6 電腦系統中各個部分的延遲有多少
6.6.1 以時間為度量來換算
6.6.2 以距離為度量來換算
6.7 總結
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一本搞定DeepSeek：擺脫付費束縛，看DeepSeek AI如何徹底顛覆 ChatGPT 霸權 (1版)
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【簡介】
了解生成式AI，除了ChatGPT，你不可忽視DeepSeek。
有關生成式AI，最強大的，莫過於ChatGPT。而市場上稍稍可與之抗衡的，則非DeepSeek莫屬。它也許沒有那麼強大，但是便宜，物美價廉，最重要的是，它走開源的路線。你可以把它的模型下戴到自己的筆電中，或是透過應用程式介面（API）和自己公司開發的軟體結合，更有效率的運用人工智能。
本書除了說明DeepSeek在職場及學習方面的運用方法外，也對創作運用的技術進行簡單的說明，方便你跟進人工智能的發展。
例如，為何DeepSeek可以利用較低的成本完成訓練，主要是以下三方面技術的突破：多頭注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）、混合專家（Mixture of Experts, MoE）架構、FP8高效能記憶體技術。
最後本書也針對DeepSeek引發的爭議及解決之道進行說明。
本書特色
最具代表性的開源AI軟體簡介
開源AI軟體不少，Meta也是，但只有DeepSeek最接近ChatGPT 4付費版。因此如果你要了解生成式AI，ChatCPT和DeepSeek是避不開的選項。而許多資訊大廠如微軟、輝達和FB皆已經導入。
模型下載至本地端的說明
本書以附錄說明如何將模型下載至本地端。除了讓你進一步了解生成式AI，也提升客制化的效能，同時也減低安全性的風險。
圖文對照，快速上手
【目錄】
第1部分：從零認識DeepSeek與開源 AI
1-1 DeepSeek是什麼？
1-2 DeepSeek採用的核心技術：讓AI更快、更省、更強！
1-3 DeepSeek vs. ChatGPT：誰更強？獨家對比！
1-4 企業使用DeepSeek API要花多少錢？
1-5 DeepSeek 的各種爭議：技術革新與爭議並存
1-6 DeepSeek要怎麼使用？
1-7 Deepseek如何精準提問？
第2部分：DeepSeek校園活用篇
2-1 撰寫一份學校報告
2-2 PPT簡報製作
2-3 英文學習好幫手
2-4 教案與考題設計
第3部分：DeepSeek職場與企業篇
3-1 履歷與面試
3-2 DeepSeek處理各種合約條文
3-3 AI寫出SEO的好文章
3-4 摘錄文件重點—長文、網頁、檔案，提示詞總整理
第4部分：創作者與內容生產的AI進化
4-1 DeekSeek 生成文學作品
4-2 如何使用 DeepSeek 產生圖片
4-3 DeepSeek創作歌曲
4-4 用DeepSeek寫韓劇劇本
第5部分：未來AI的挑戰與趨勢
5-1 AI與倫理：技術的界限在哪裡？
5-2 未來AI趨勢與DeepSeek的潛力
附錄：安裝開源DeepSeek AI擁有完整掌控力、無所不問、可斷網、無審查系統
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華通書坊
