而这本书的最大特点，是。毫无疑问，这个过程带来了非常积极的影响，资金的大量投入和人才队伍的充分激活，是技术突破的有力保障，所以不论是在芯片设计、晶圆生产、芯片封测、设备制造以及EDA研发等方面，都取得了关键性的进展，海思麒麟系列，昇腾系列芯片的涅磐，就是最生动的例子，当然这样的例子还有很多，相信大家也能从各类媒体渠道屡有耳闻；总之，我认为这本书是弥补了芯片通识读物的一个空白，而且在这个行业调整的窗

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

其次，从检索前的查询构建、查询翻译、查询路由、索引优化，到检索后的重排与压缩，全面讲解了提高召回质量和内容相关性的方法；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

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

本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方

我们将强调利用基准测试来 评价模型回复的重要性，并通过实验调整不同的超参数来控制模型的输出，例如，尝试不同的 解码方法，或通过调整温度参数来调节模型的创造力。鉴于此， 我们将在本章中探讨部署过程中面临的挑战，并提供一些优化建议以降低成本，降低延迟和对 模型的占用，包括模型蒸馏、量化和剪枝等内容。尽管很多优秀的 AI 实验室和开源开发者在诸如 RLHF 等领域付出了重大努力，以使基础 模型能适应人类

大模型是全球科技发展成果的结晶，各国科研人员通过论文、成果开源等方式推动全球科技交流，作为新一代人工智能的弄潮儿，我们需要把握技术创新的脉络，学习先进的科技创新成果，走出一条具有中国特色的大模型自主创新与发展之路。综上，可以发现，大模型就像是人类的大脑，大模型的训练、微调与推理类似于我们学习知识、应用知识的过程，大模型的具身化类似于我们不仅要学习理论知识，还要进行实践，手眼脑协调。大模型应用得好，

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