读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！本书不仅提供了丰富的实例

以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：一、数学基础类《数学之美》推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级

快问快答：学习人工智能该读哪些书可以快速入门呢？我的答案是多读经典书。方向对了即使慢点，总会走向成功的终点。而该读哪些书，我带来了四份书单。人工智能有多火，相信铺天盖地的新闻已经证实了这一点，不可否认，我们已经迎来了人工智能的又一次高潮。与前几次人工智能的飞跃相比，这一次人工智能突破将软件算法、高并发硬件系统以及大数据有机地结合在一起，进而将人工智能推向了最接近人类智能的制高点。我

大众媒体赋予这些术语的含义通常与机器学习科学家和工程师的理解有所出入。因此，当我们使用这些术语时，给出准确的定义很重要，其关系韦恩图如图1.2所示。图1.2 自然语言处理、人工智能、机器学习和深度学习等术语的关系韦恩图。

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。最后，讨论了语言模型对环境的影响。本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指

本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16 章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者

​​1948年，“计算机科学之父”的Allen Turing以及“信息科学之父”的Claude Shannon自主研发了今天国际象棋程序仍然使用的基本算法。诺贝尔经济学奖得主、卡内基梅隆大学的Herbert Simon预测，“在10年内，计算机将成为国际象棋冠军”（但是，实践证明他及随后的很多人是错误的）。经过许多基本的开发国际象棋程序的工作后，1959年，Newell、Simon和Shaw进行了

人工智能中的“人工”一词是英文单词“artificial”的中文翻译结果。而在日常用语中， “artificial ”一词的意思是合成的（即人造的），这通常具有负面含义，即“人造物体只是真实物 体的次要形式”。然而，人造物体通常优于真实或自然物体。例如， 人造花是用丝和线制成的类 似花蕾或花簇的物体，不需要以阳光或水分作为养料，却可以为家庭或企业提供实用的装饰功 能。虽然人造花给人的手感及香味可能

新年小长假结束了，估计小伙伴们都已经加到工作岗位啦，小编今天看了一眼计算机新书排行榜，一上周有这样几本书上榜。现在就给大家来展示下。1、机器学习的数学一周新书榜第2。机器学习工程师们都应该阅读的一本书。豆瓣评论：一本吃透机器学习的基础良作机器学习火了好几年了，而且目测随着5G和计算机算力的发展这个热度还能持续好久，比如大数据、万物互联、深度学习、计算机视觉等等。大家都想搞懂机器学习并从中分一杯羹，

数学：重点学线性代数（矩阵运算）、概率论（分布）、微积分（梯度）。编程：掌握Python+NumPy（数组操作），能写基础数据处理代码。机器学习：先学线性回归、逻辑回归、评估指标（如准确率）。选PyTorch或TensorFlow：PyTorch更易上手，TensorFlow工业界用得多。从Keras/FastAI开始：用高级API快速跑通模型（如MNIST分类）。必学：CNN（图像）、RNN/L