大模型啟示錄 周默 9787121486012 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202409*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大模型啟示錄 ISBN：9787121486012 出版社：電子工業 著編譯者：周默 頁數：249 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1678168 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書旨在成為大模型在各行各業落地應用的「百科全書」，專為對大模型感興趣的從業者和企業管理者量身打造。本書結合了實地調研和多元視角，不僅對大模型進行了技術分析，還從商業、產品、行業等多個角度進行了應用探討。全書共5章：第1章介紹了大模型的訓練過程和核心技術；第2章分析了大模型對軟體行業的影響，通過具體案例展示了軟體公司如何適應大模型需求；第3、4章分別從產品和行業角度出發，討論了大模型如何改變產品升級流程和工作流程，以及它對各行各業的具體影響；第5章展望了大模型的未來，預測了它將如何改變我們的世界。 本書由互聯網企業的大模型產品經理、公有雲服務的戰略規劃專家、活躍于中美兩國的大模型投資者和從業者，以及專註於行業應用的大模型創業公司共同參与創作。本書將為從業者提供如何選擇合適的大模型產品，以及大模型將如何影響其所在行業的深入分析。對於企業管理者，本書將探討企業如何有效實施大模型應用，以及如何調整現有業務流程以適應AI技術的變革，幫助讀者更快地接受大模型技術，並提前規劃AI轉型策略。作者簡介 周默，長期專註于中美科技公司分析與投資，與其他幾位作者一起創立了「共識粉碎機」公眾號與社群。他曾在微軟和騰訊擔任產品與戰略投資相關職務，隨後在對沖基金Prime Capital負責全球科技股的投資工作。目錄 第1章 什麼是大模型1 1 從單節點模型開始 1 2 大模型的養成 1 3 大模型的核心能力 1 4 大模型的構建 1 5 大模型需要的基礎設施 1 6 大模型的「不可能三角」 番外篇 OpenAI為何成功 番外篇 CUDA壁壘是怎樣形成的 第2章 軟體在大模型時代還有沒有價值 2 1 歷次科技變革，改變了誰 2 2 大模型變革下的四類SaaS企業 2 2 1 人調用軟體 2 2 2 軟體梳理流程 2 2 3 翻譯工具 2 2 4 大模型調用軟體 番外篇 GPU IaaS業務拉開雲加速序幕 2 3 大模型與DevOps（可觀測性） 2 3 1 可觀測性的實現原理及關鍵環節 2 3 2 大模型如何與可觀測性結合 2 3 3 針對大模型搭建可觀測性平台 2 4 大模型改變資料庫 2 4 1 大模型如何改變資料庫交互 2 4 2 大模型是否能改變資料庫底層 2 4 3 數據倉庫與數據湖如何支持大模型訓練 2 4 4 大模型的應用取決於成本 2 4 5 向量資料庫 2 4 6 大模型可被用於ETL工作 2 5 大模型改變網路安全 2 5 1 大模型在不同網路安全場景中的應用 2 5 2 現有網路安全企業的大模型應用情況 2 5 3 微軟Security Copilot的優點和缺點 2 5 4 大模型數據交互安全 2 5 5 AI Native網路安全公司出現了嗎 2 6 大模型與RAG 2 6 1 RAG的技術難點 2 6 2 RAG是個系統，單點突破難做差異化 2 6 3 RAG需求爆發得非常快 2 6 4 相對微調，RAG技術更具優勢 2 6 5 RAG的評測 2 6 6 混合搜索與技術棧選擇 2 6 7 RAG的商業化與進入市場策略 2 6 8 金融領域的RAG應用 2 7 大模型改變辦公與銷售管理軟體 2 7 1 大模型如何影響辦公類產品 2 7 2 大模型如何影響會議類產品 2 7 3 大模型如何影響協同產品 2 7 4 大模型如何影響銷售管理工具 番外篇 數據基礎設施（Data Infra）：大模型決戰前夜 第3章 大模型將改變產品生態 3 1 大模型與產品設計 3 1 1 大模型AI產品的設計流程 3 1 2 大模型AI產品的設計準則 案例 Microsoft 365 Copilot的產品設計 3 2 大模型與產品銷售和營銷 案例 衛瓴科技如何通過大模型賦能銷售和營銷 案例 Salesforce的大模型賦能銷售解決方案 3 3 大模型與組織變革 3 3 1 AI時代的組織進化展望 3 3 2 個人與組織價值創造邏輯的差異 3 3 3 組織協作的「假象」與「理想」 3 3 4 AI在組織協作中應用的可能性 3 3 5 技術路徑與商業實踐探索 案例 騰訊如何搭建適合自己的大模型 第4章 大模型將改變更多行業 4 1 大模型改變客服和電銷 4 1 1 大模型改變了客服 4 1 2 將大模型應用在電銷上難度大 4 1 3 如何交付大模型客服 4 1 4 大模型客服如何選擇模型 4 1 5 客戶眼中的大模型客服與落地仍然有預期差 4 2 大模型改變教育 4 2 1 成熟AI教育公司的啟示 4 2 2 大模型對教育場景的重塑 4 2 3 大模型如何影響教育創業和教育事業 4 2 4 大模型教育如何看待/選擇大模型 4 3 大模型改變設計 4 3 1 大模型應用在不同的設計場景 4 3 2 大模型對設計的提效 4 3 3 現有的設計軟體如何應對大模型 4 3 4 大模型設計在To B場景的落地 4 4 大模型改變遊戲 4 4 1 AI NPC在玩法層面的落地 4 4 2 AI NPC在局部留存/商業化上更容易落地 4 4 3 AI在遊戲的技術層面落地難點 4 4 4 遊戲公司使用AI工具的情況 4 4 5 大模型在遊戲引擎中落地的方向 4 4 6 大模型在VR中的落地情況 4 5 大模型改變廣告 4 5 1 廣告創業公司的觀點 4 5 2 廣告平台方的觀點 4 5 3 廣告主的觀點 4 5 4 生成式廣告 4 6 大模型改變推薦系統 4 6 1 大模型在推薦系統現有環節的應用 4 6 2 大模型在廣告/電商推薦系統中的應用 4 6 3 大模型在搜索推薦系統中的應用 4 6 4 大模型在內容推薦系統中的應用（以Meta為例） 4 7 大模型改變傳統工業 4 7 1 大模型在傳統工業中的應用處於初級階段 4 7 2 小模型在傳統工業中的應用廣泛 4 7 3 大模型在傳統工業應用的難點 4 7 4 大模型在傳統工業應用的方法 案例 頭部AI諮詢公司C3 ai 案例 難以被AI顛覆的艾斯本科技(Aspen Tech) 第5章 對大模型未來的思考 5 1 大模型未來三年的幾個假設 5 1 1 開始摘低垂果實（2024年） 5 1 2 AI帶來的實際經濟影響（2024年） 5 1 3 GPT-5會成為更標準落地的分水嶺（2025年） 5 1 4 面向消費者（To C）領域的預期（2025年） 5 1 5 AI或許可以替代高階的職能（2026年） 5 1 6 工業領域會看到很多多模態實踐（2026年） 5 1 7 基建與電力可能比GPU更稀缺（ 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
