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115千字 字数
No.41 科学技术
2025-03-01 发行日期
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主编推荐语

从DeepSeek到智能体，全面解锁Al时代社会进步新动力。

内容简介

本书深入探讨了人工智能大模型及其对未来社会的影响。本书从AI技术的快速发展入手，详细解读了大模型如何成为推动社会进步的关键力量。书中不仅介绍了AI大模型的基本概念、技术原理和应用场景，还深入分析了DeepSeek等先进模型如何通过技术创新，为社会带来更高效的解决方案。

作者以通俗易懂的语言，将复杂的AI技术与社会发展的实际需求相结合，为读者提供了一本全面了解AI大模型及其社会影响的指南。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一章 智能新纪元：AI的昨天、今天和明天
  • 一、科技的巨轮：从机械到智能
  • 欢迎进入人工智能时代
  • 通用人工智能进入初级阶段
  • 人工智能的两个分析维度
  • 人工智能出现的新特征
  • 练大模型与造飞机的“异曲同工之妙”
  • OpenAI o1带来的大模型研发新范式
  • 二、AI是科学的奇迹还是技术的革新
  • 人工智能是一门技术，还是科学呢
  • 技术发展的速度，比我们想象的快很多
  • 三、我们离真正的AI还有多远
  • 人工智能带来的能动性
  • 知识范式的变化
  • 科技范式的变化
  • 技术范式的变化
  • 四、通用AI的等级如何划分
  • AI大模型总结
  • 第二章 DeepSeek：人工智能的新篇章
  • 一、关于创始人梁文锋
  • “小镇做题家”的传奇经历
  • DeepSeek快速出圈
  • 二、DeepSeek为什么引起大众关注
  • MoE构建的术业有专攻
  • DeepSeekMLA把有限的资源发挥到极致
  • 三、DeepSeek大模型，你应该了解的几个关键点
  • 科技公司对“蒸馏”的爱恨情仇
  • 强化学习带来的“顿悟”
  • 站在“开源”的肩膀上
  • 引发如此大的反响，究竟是为何
  • AI应用生态值得期待
  • 四、DeepSeek应用实践
  • OCASTR法则
  • DeepSeek给出的官方提示词案例
  • 实践案例
  • AI大模型总结
  • 第三章 语言的魔术师：巧解大模型
  • 一、语言模型：古老的智慧，现代的奇迹
  • 二、AI界的“魔方”——Transformer
  • 三、大模型的“大脑”——技术原理与成长之路
  • 如何训练一个大模型（严谨版）
  • 如何训练一个大模型（极简小白版）
  • 四、大模型的“白日梦”——幻觉
  • 五、大模型的“年龄”——我们到了哪一步
  • 六、大模型的“健身教练”——GPU
  • 七、大模型的“紧箍咒”——隐私保护与对齐
  • AI大模型总结
  • 第四章 跨越障碍：大模型的落地之旅
  • 一、大模型：是互联网新规则的制定者吗？
  • 二、大模型落地：从实验室到市场的必经之路
  • 大模型是新的“操作系统”
  • 大模型在不同行业的应用
  • 三、杀手级应用：大模型的“成名作”在哪
  • 为什么还没有出现杀手级应用
  • 哪些是真机会，哪些是伪机会
  • 那些有潜质的应用有什么特点
  • 大模型应用的两条发展路径
  • 四、新风口：大模型时代的商业智慧与金矿
  • 如何判断一个“风口”
  • 客观看待大模型的“风口”
  • 如何量化分析大模型的机遇
  • 大模型新技术带来的新认知
  • 大模型创业面临的两大挑战
  • 五、行业专属：大模型如何成为行业“宠儿”
  • 行业大模型价值与实践
  • 客观看待行业大模型
  • 六、自研大模型：为何我们需要自己的“AI大脑”
  • 七、大模型的启动键：如何让它发挥最大效能
  • 八、持续进化：大模型的未来改进方向
  • 优化上下文长度限制
  • 让大模型更小、更便宜
  • 新的模型架构
  • GPU的替代方案
  • 九、大模型的“安全垫”：确保AI健康发展
  • 大模型面临的主要风险
  • 大模型安全研究关键技术
  • 如何评估大模型是否可信
  • AI大模型总结
  • 第五章 数据的魔力：大模型的“核动能”
  • 一、数据飞轮：AI的“永动机”
  • 二、数据资源：大模型时代的“石油”
  • 什么是高质量数据语料
  • 当前数据资源面临的挑战
  • 目前能够使用哪些类型的数据
  • 数据为什么会耗尽
  • 数据有何解决方案
  • 三、合成数据：AI的“新燃料”
  • 四、向量数据库：大模型的“图书馆”
  • AI大模型总结
  • 第六章 探秘AI蓝图：大模型的未来轨迹
  • 一、AI的下一站是哪里
  • 二、如何定义自主智能体
  • 自主智能体的三种范式
  • 三、AI Agent：AI界的“超级英雄”
  • 四、Agent时代，人是最大的边际成本
  • 五、AI Agent的“财富密码”
  • 六、自主智能体面临的技术与安全挑战
  • 七、机器人+AI的“梦幻组合”
  • 大模型在机器人上的尝试与探索
  • 机器人获得训练数据依旧困难
  • 八、AI界的“共享经济”——开源大模型
  • 开源的价值不亚于ChatGPT的价值
  • 谁为开源进行付费
  • 埃隆·马斯克开源Grok的“难言之隐”与“野望”
  • 九、AI的“健康体检”——大模型测评
  • AI大模型总结
  • 第七章 智能生活：大模型重塑你我
  • 一、AI如何模拟人类智慧
  • 大模型与神经网络的关系
  • 大模型的能力和你的真本事无关
  • 二、提问的艺术——如何与AI有效对话
  • 对大模型的回答尽量“宽容”
  • 问出好问题的6个步骤
  • 不仅仅是工具，还是一名合作者
  • AI的能力高低，很大程度上取决于你自己
  • 三、人类与AI的创作：谁是真正的艺术家
  • AIGC绘画的惊艳表现
  • AIGC绘图可以完美融入工作中吗
  • 人类创作有哪些独到之处
  • Sora给行业带来的思考
  • 四、超级个体：AI时代的“新人类”
  • 独一无二的你，独一无二的数据
  • “一人公司”运行模式
  • 人类和人工智能协同有多重模式
  • 面对未来场景，我们还能做些什么
  • 五、职业变革：大模型是“终结者”还是“赋能者”
  • 部分职业消亡是必然
  • 大模型降低了门槛，也提升了上限
  • 大模型如何融入你的工作流中
  • 普通人能做哪些应对
  • AI大模型总结
  • 第八章 智能时代的变革：大模型带来的冲击
  • 一、经济革命：AI如何重塑经济格局
  • 人工智能产业预测
  • 人工智能典型行业应用
  • 二、云计算+AI——未来的“数字基石”
  • 大模型正在经历云计算的类似阶段
  • 大模型对云计算的影响
  • 三、教育革新：AI如何成为知识的“传播者”
  • 教育模式的转变与回归
  • 教育领域的五个潜在方向
  • 大模型在教育领域面临的挑战
  • 孩子们该如何面对这轮AI革命
  • 四、医疗革新：未来的“健康守护者”
  • Alex的治疗经历
  • 未来AI Agent在医疗领域的展望
  • 人工智能在医疗领域还能做什么
  • 五、金融革新：大模型如何成为金融界的“魔术师”
  • 六、硬件革新：智能硬件进入创新“拐点”
  • 智能硬件创新趋势
  • 七、中小企业的AI之路：如何利用大模型实现飞跃
  • 八、Adobe的逆袭：AI改写创业产业
  • AI大模型总结
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出版方

中国科学技术出版社

中国科学技术出版社有限公司是中国科协直属的出版单位。 中国科学技术出版社有限公司以编辑出版各学科不同层次的科普图书、科技专著和科普期刊为主要任务，是中国出版科普图书历史最长 、品种最多、规模大的出版社。旨在向读者弘扬科学精神，普及科学知识，传播科学思想和科学方法，为科技工作者服务，为国家经济社会建设服务，为提高全民科学素质服务。