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这个项目把 DeepSeek 的技术报告一篇篇拆开读，每篇都配上可运行的复现代码，让你能看清模型是怎么搭出来的，而不只是调 API 用一用。内容从 DeepSeek-LLM 一路讲到 MoE 架构、V3 系列和 R1 推理模型，还专门写了稀疏注意力、推理强化学习和训练基础设施的章节。作者还把 DeepSeek 和 Kimi、GLM、MiniMax 放在一起比较，展示不同 AGI 研究路线的分岔点。目标读者是已经懂大模型基础、数学到大学水平的初学者、想深入理解深度推理的学习者，以及想把推理模型用到实际工作中的从业者——比看博客摘要要扎实得多。不过项目还在 alpha 阶段，不少章节在建设中，更适合当作边学边补的伴读材料，而不是一本已经写完的参考书。