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1、封面介绍 2、出版时间2025年8月3、内容介绍《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》根据大多数软件公司对AI大模型开发程序员的标准要求,结合范例程序,针对零基础人群,讲述了从“入门”到“能干活”所必需掌握的知识点。《PyTorch深度学习与大模型部署及微调》内容涵盖了深度学习各种模型的知识点,包括Python和Pytorch的开发[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年6月3、内容介绍本书以通俗易懂、大量图解的方式剖析了DeepSeek的底层技术。全书分为3章和附录,第1章详细分析推理大模型的范式转变,即从“训练时计算”到“测试时计算”;第2章解读DeepSeek-R1的架构——混合专家(MoE),第3章展示DeepSeek-R1详细的训练过程及核心技术,涵盖基于GRPO[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年9月3、内容介绍随着人工智能技术的蓬勃发展,大语言模型与智能体技术正引领着新一轮的技术革新。《AIAgent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型》聚焦于智能体技术前沿领域,系统阐述AIAgent智能体开发的技术栈及其示例,并剖析5个大型智能体项目案例,帮助读者深入掌握智能体开发方法。《AIAgent[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题,系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法,旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分,共10章。第1部分(第1~5章),介绍大模型的背景与面临的问题,以及Transformer和MoE架构的基本原理;重点讲解模型压缩、训练[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍《大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》系统地介绍大语言模型(LLM)的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章,第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念,包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年7月3、内容介绍本书全面探讨了大语言模型(通常可简称“大模型”)在应用开发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目开发流程及高效实用的工程实践案例,通过结构化的模块设计和详细的代码解析,帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景,搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答,系统、全面地介绍了与大模型相关的技术,涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成(RAG)、智能体、PEFT(参数高效微调),以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解,将复杂概念阐释得通俗[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年10月3、内容介绍《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统梳理了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能,围绕算法原理、开发实践与系统部署三大维度展开内容介绍,旨在帮助希望转型为大模型工程师的开发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章,首先简要介绍大模型技术[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍本书共12章,围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、模型增强和模型应用五个部分展开:第一部分介绍大语言模型的基础理论;第二部分介绍大语言模型的预训练,包括大语言模型预训练数据和分布式训练;第三部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令,包括有监督微调和强化学习;第四部分介绍大语言模型增强技[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《从零构建大模型:算法、训练与微调》是一本系统且实用的大模型构建指南,旨在引领读者从基础知识起步,逐步深入探索大模型的算法原理、训练方法及微调技术。《从零构建大模型:算法、训练与微调》共12章,涵盖了Transformer模型的基础理论,如Seq2Seq模型、分词、嵌入层和自注意力机制等关键[...]

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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章,第1部分(第1~5章)围绕基础理论与技术解析展开论述,包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合,以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等,为理解多模态大模型的[...]

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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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