人工智能的故事

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  大模型工程化：AI驱动下的数据体系

  大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、

  腾讯游戏数据团队编著计算机15.6万字
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  预训练语言模型：方法、实践与应用

  近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

  徐双双编著计算机12.7万字
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  硅基物语·我是灵魂画手：一本书讲透AI绘画

  本书通过实践案例操作，讲述AI绘画的生成步骤，展现了AI绘画的魔法魅力。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。AI绘画的诞生，引发了奇点降临，点亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC等一系列讲解。

  量子学派@ChatGPT计算机5.5万字
• 智能涌现：AI时代的思考与探索

  当前世界正处于百年变局，人类社会已经进入数字经济3.0时代：数字内容迭代，从1.0时代逐步迈入3.0时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识+数据驱动的3.0时代；产业拓展更深更广，走向智能+3.0时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌现，我们该如何触发AI时代其他的突破性技术涌现？这些技术又该怎样反哺产业升级？本书阐述了人工智能技术演变的大趋势、算力驱动计算体系的

  张亚勤计算机13.1万字
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  人工智能基础与应用

  本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章，包括“人工智能：开启智慧新时代”“Python：人工智能开发语言”“线性回归：预测未来趋势”“分门别类：帮你‘分而治之’”“物以类聚：发现新簇群”“个性化推荐：主动满足你的需求”“语音识别：让机器对你言听计从”“人脸识别：机器也认识你”。本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学

  宋楚平 陈正东主编计算机12.9万字
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  AI原生应用开发：提示工程原理与实战

  本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书

  魏承东计算机18.2万字
• 大模型垂直领域低算力迁移：微调、部署与优化

  本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深入大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你

  程戈计算机13.7万字
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  向AI提问的艺术：提示工程入门与应用

  本书共十一章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念；第2至5章介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。

  夏禹计算机12.9万字
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  AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀

  本书从介绍“ChatGPT第一次接触”开始，分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。书中每一章都涵盖了ChatGPT的不同应用场景，从编写各种文档，到辅助进行需求分析和系统设计，以及数据库设计和开发高质量代码等均有讲解。还介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理，并对源代码底层逻辑进行了分析。

  关东升计算机8.8万字