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1、封面介绍 2、出版时间2025年1月3、内容介绍本书采用独特的一问一答式风格,探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30个问题,旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分:神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开,不仅针对问题做出了相应的解释,并配有若干图表,还给出[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍本书系统地讲解了大模型技术、训练算法(包括强化学习、RLHF、GRPO、DPO、SFT与CoT蒸馏等)、 微调与对齐、效果优化及其实践。全书以大语言模型(LLM)为主线,绝大部分内容也适用于多模态大模型(VLM 和MLLM)。本书面向AI算法与工程领域的从业者、相关专业的学生,以及希望深入了[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍本书致力于帮助读者系统、全面地掌握 MCP 的核心原理与实战应用技巧。全书共 11 章,分为四篇。第一篇(第 1~3 章)先通过案例对比展示 MCP 的强大功能,随后介绍 MCP 的发展历程,最后深入剖析MCP 的核心优势及其应用、核心原理和安全问题;第二篇(第 4 章和第 5 章)对目前主[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍本书共分为8章,内容编排遵循由浅入深、循序渐进的原则,旨在为读者构建具身智能领域的理论体系与实践方法的完整认知框架。第2章聚焦具身智能的基础技术体系,重点介绍三维空间表征、强化学习方法及大模型技术等核心内容。这些基础技术构成了当前具身智能相关算法的理论支柱,深入理解这些技术是把握后续内容的关[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍本书是关于如何从零开始构建大模型的指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。此外,本书还将探讨如何利[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《AI Agent开发与应用:基于大模型的智能体构建》详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法,通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术,为读者提供从理论到实践的全方位指导,旨在帮助读者构建高效的智能体。《AI Agent开发与应用:基于大模型的智能体构建》分为3个部[...]

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1、封面介绍 图解大模型:生成式AI原理与实战 2、出版时间2025年4月3、内容介绍本书全程图解式讲解,通过大量全彩插图拆解概念,让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。全书分为三部分,依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型(第1~3章),解析语言模型的核心概念,包括词元、嵌入向量及Transformer架构,帮助读者建[...]

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1、封面介绍2、出版时间2023年12月3、内容介绍《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能(AI)领域(特别是AI大模型)理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术,如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等,并详细解释了[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年9月3、内容介绍这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验,详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景,同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理,还通过丰富的案例与代码实现,引导读者从理论走向实践,轻松掌握RAG系[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年7月3、内容介绍本书系统地介绍了高效模型压缩和模型设计的方法,在编写上兼顾理论和实践。本书主体部分详细介绍了模型压缩的方法论,包括高效模块设计、模型剪枝、模型量化、模型二值化、神经网络架构搜索、知识蒸馏几大部分。另外,简要介绍了定制化硬件加速器的设计及大语言模型的加速和压缩。4、推荐理由适读人群 :初学者,有一定科[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年6月3、内容介绍本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战,提供了丰富的微调技术细节和实际案例,适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。本书分为两篇:(1)算法原理篇。详细介绍了先进的深度学习模型,包括Transformer、GPT系列、深度生成模型,从基本架构、训练方法到特定应用,包括但不限于Se[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年3月3、内容介绍本书用10章对大语言模型进行全面且深入的介绍。首先对大语言模型的基本概念进行介绍。其次,从大语言模型的基础技术、预训练数据构建、预训练技术等方面展开讨论,帮助读者深入了解大语言模型的构建和训练过程。然后,详细介绍有监督微调和强化对齐等技术,以及如何评估大语言模型的性能。此外,介绍提示工程和工程实践等[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年8月3、内容介绍《多模态人工智能:大模型核心原理与关键技术》是一本人工智能通识课程教材,它系统地介绍了多模态人工智能的基础理论、关键技术及应用场景,深入分析了多模态学习、多模态训练、多模态大模型、多模态理解、多模态检索、多模态生成、多模态推理、多模态交互、多模态模型安全与可信等核心技术,旨在为读者提供一个清晰、全面[...]

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1、封面介绍2、出版时间2024年5月3、内容介绍人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,全方位[...]

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