如何向DeepSeek核心成员学习人工智能？

DeepSeek 核心成员的技术学习路径及专攻方向如下：

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‌一、核心技术学习路径‌

1. ‌基础能力构建‌

   • ‌数学基础‌：需精通线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯理论）、微积分（梯度下降优化）‌。
   • ‌编程能力‌：Python 为核心语言，需掌握 NumPy、Pandas、TensorFlow/PyTorch 等框架‌。
   • ‌机器学习理论‌：覆盖监督学习（神经网络）、无监督学习（聚类）、深度学习架构（CNN/RNN/Transformer）‌。

2. ‌模型架构与训练‌

   • ‌Transformer 精研‌：深入理解《Attention Is All You Need》论文，掌握自注意力机制及预训练-微调流程‌。
   • ‌强化学习（RL）‌：作为模型核心训练方法，需结合动态温度调节等技术优化生成效果‌。
   • ‌分布式训练实战‌：熟练应用 Horovod、DeepSpeed 等框架，掌握混合精度训练（如 FP8）以提升效率‌。

3. ‌高级优化与部署‌

   • ‌参数效率优化‌：通过公式化计算（如 η=0.78×(lo