大模型浪潮 沈抖 9787521776423 【台灣高等教育出版社】

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書名：大模型浪潮
ISBN：9787521776423
出版社：中信
著編譯者：沈抖
頁數：367
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735318
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編輯推薦

這本書不僅為讀者揭開了大模型神秘的面紗，更是一本深度剖析大模型技術及其商業價值、落地應用的權威指南。書中結合豐富的案例和實踐路徑，為企業家、決策者以及對人工智能感興趣的讀者提供了寶貴的參考。本書的意義在於，為讀者提供了一個全面了解大模型技術及其商業價值的窗口，幫助讀者把握人工智能發展的新趨勢。讀者可以更好地理解大模型如何重塑人機交互、提升生產效率，並推動社會向智能化轉型，將AI融入產業、融入生活，化為看得見、摸得著的現實生產力。

內容簡介

2022年末，ChatGPT在全球的風靡，讓大模型隨之出圈。大模型帶來的機遇是人類突破能力邊界最大的一次飛躍。未來基於人工智能或將實現「想象即現實，所想即所得」，這將是一次巨大的飛躍，遠遠超過之前蒸汽機和電氣兩次工業革命帶來的變化。 中國、美國以及歐洲各國紛紛出台相關政策，將推動人工智能發展、大模型迭代作為重要的創新引擎。 了解、應用大模型，既是時代的要求，也是產業發展的必需。但是在實踐中也發現，大家對大模型的了解並不深刻，甚至時常被技術名詞「勸退」。因此，迫切需要一本權威著作，能融合學術理論與產業實踐，通俗且系統地闡述一系列話題，例如：人工智能是如何一步步發展到令人驚嘆的階段的？大模型的能力有哪些特點，可以產生怎樣的商業價值？為什麼應用大模型正當其時？企業與個人如何高效便捷地基於大模型做開發？哪些產業已經開始應用大模型且有了顯著效果？企業落地大模型還要注意哪些要素？解答這些問題也正是撰寫本書的初衷，相信本書可以回答讀者的關切，為大模型的落地提供新思路。 立足當下，如果用一句話來總結大模型的狀態，那就是：大模型已經從最初嘗鮮、體驗的場景，進入了實際的生產環境里，成為生產力。智能體等產品形態的發展，則將人從重複、機械的工作中解放出來，最大限度地發揮創新的力量。人工智能精彩世界的大門，等待你我一起推開！

作者簡介

沈抖 現任百度集團執行副總裁，百度智能雲事業群總裁。分別在香港科技大學、清華大學、華北電力大學獲得博士、碩士、學士學位。先後在國際學術會議和期刊上發表40篇論文，擁有多項人工智能相關領域的專利技術。2014年入選「北京市海外高層次人才」「北京市特聘專家」。 2012年加入百度，先後擔任百度網盟、搜索策略、百度金融等業務研發負責人，2019年起負責百度移動生態事業群組，2022年起負責百度智能雲事業群組。加入百度前，曾就職于微軟（西雅圖），后創辦Buzzlabs公司，被在線網絡媒體公司CityGridMedia收購。 現擔任KDDC（國際計算機學會數據挖掘中國分會）副主席，華北電力大學人工智能學院院長（兼）。曾擔任第22屆國際知識發現與數據挖掘大會（SIGKDD2016）的工業程序委員會主席、第18屆國際知識發現與數據挖掘大會（SIGKDD 2012）的大會副主席等學術職務。

目錄

推薦序一/張亞勤
推薦序二/吳曉波
自序
第一章 歷史演進：大模型帶來人工智能應用拐點
第一節 人工智能螺旋式發展，越來越強
第二節 大模型有什麼獨特之處
第三節 大模型帶來通用人工智能的曙光
第四節 大模型為商業帶來新範式
第五節 大模型在中國的發展
第六節 小結
第二章 技術突破：大模型為何更具有商業化價值
第一節 預訓練：工程化屬性帶來加速發展
第二節 有監督微調：讓大模型更好理解並執行實際的需求
第三節 人類反饋強化學習：對齊人類價值觀
第四節 檢索增強生成：發揮企業專有數據的優勢
第五節 智能體：用「超級管家」為業務提效
第六節 混合專家模型：給業務快速配備一批專家
第七節 長上下文：更聰明地處理複雜信息
第八節 DeepSeek：如何掀起大模型的效率革命
第三章 機遇研判：大模型成為生產力，時機已到
第一節 大模型的波折與前行
第二節 便捷享用新型人工智能基礎設施
第三節 大模型和中國產業結合的時刻
第四節 技術革命時常產生於「危機」中
第五節 小結
第四章 抓住紅利：大模型帶來技術平權
第一節 技術棧的變化，提升了開發便利
第二節 模型開發，輕鬆實現
第三節 人工智能原生應用的開發，更加便利
第四節 成熟應用一鍵集成
第五章 產業變革：大模型賦能千行百業
第一節 手機：成為智能私人助理
第二節 汽車：更智能、更舒適的「第三空間」
第三節 具身智能：與大模型互相促進
第四節 金融：智能體數字員工的崛起
第五節 能源：藉助大模型加速形成新質生產力
第六節 教育：在大模型促進下的產教融合新範式
第七節 電商：用大模型讓營銷更快捷
第八節 小結
第六章 實踐路徑：高效落地的建議與未來展望
第一節 藉助新技術保持領先的建議
第二節 大模型從技術到生產力，步步為營
第三節 做好大模型評估，選對模型、降低風險
第四節 未來趨勢展望
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