本书循序渐进地揭示了人工智能的技术演进与实际应用。首先，从人工智能的早期理论入手，介绍了感知机、神经网络及深度学习的关键节点，并结合统计语言模型和自然语言处理中的实际案例，解析了技术如何从理论走向实践。随后，聚焦于大模型时代的突破，深入探讨Transformer架构的出现及其后续模型的应用，同时延伸至微调与迁移学习的核心技术和多任务学习的实践价值。最后展望未来，结合硬件进步和多模态学习的发展，探讨了人工智能如何在社会伦理、透明性与人机协作中与人类社会共存。