本书详细介绍了基于大模型的生成式AI开发技术，涵盖了自然语言处理、语音识别及计算机视觉与图像生成等不同领域。首先在比对生成式AI与判别式AI的基础之上，讲解了大模型的基础知识及相关应用技巧，从文本向量化入手深入剖析了转换器架构的各项核心技术，通过丰富的示例阐述了大模型处理相关任务时的代码实现、模型加载、数据预处理和流水

全书分为两大部分，第一部分介绍DeepSeek学习的前置知识，包括Transformer架构、强化学习基础、大语言模型量化、大语言模型分布式训练等内容，帮助读者建立扎实的理论基础。第二部分聚焦DeepSeek核心技术，主要介绍MoE架构负载均衡、基础设施层的优化、数据处理、训练逻辑、推理优化等内容。通过本书的学习，读者

本教材共包含7个章节，分别是“智能交互体验设计概述”“智能交互体验设计流程与方法”“HMI交互设计”“移动应用交互设计”“空间交互设计”“人工智能赋能交互设计”“社会创新设计”。本教材在编写过程中，注重交互设计的系统性与实用性，力求通过丰富的理论知识和实际案例，帮助读者全面理解交互设计的基本概念、核心理论、方法论与实际

本书用“1个模型、3场效率革命、36个干法”，涵盖了组织进化、工具升级、决策升维等核心议题，把复杂的AI与数字化转型拆成看得懂、学得会、能照做的方法。书中还整理了AIAgent在13个部门的应用场景清单，设计了VV速赢场景矩阵，并通过SMART成熟度模型帮助企业评估AI落地现状、规划AI落地路径。更难得的是，本书中的每

本书内容沿两条核心主线展开，为读者搭建扎实的学习与实践框架。技能线：全面覆盖AI模型训练的关键技能，从基础的AI入门知识、模型部署、数据获取、数据标注、模型微调，到进阶的语言模型训练、绘画模型训练、语音模型训练，再到AI模型的商业应用，层层递进，确保读者能够系统掌握AI训练的核心功能与应用技巧。案例线：精心设计多个领域

本书探寻了AI的成长轨迹，记录了那些震撼世界、改写历史的关键瞬间。本书构建了一幅横跨技术、资本、产业与文明层面的全球AI进化全景图。它不仅展示了算法跃迁的惊心动魄，更揭示了技术狂潮下个体命运的沉浮、行业版图的裂变，以及大国竞合的惊涛骇浪。

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"《AIAgent应用开发:构建多智能体协同系统》深入浅出地介绍智能体与多智能体协同的核心知识及开发技巧。《AIAgent应用开发:构建多智能体协同系统》共8章，从智能体的基本概念、等级划分及模块组成入手，逐步深入探讨提示词工程、大模型评测与应用、记忆与RAG模块、规划能力等关键模块，并辅以编程实践。书中不仅详细讲解了

随着人工智能技术的快速发展，多智能体系统作为其重要分支，逐渐成为研究热点。多智能体系统通过多个智能体的协同工作，能够解决复杂环境下的任务分配、路径规划、资源优化等问题。本书系统介绍了人工智能核心技术及其在多智能体系统中的应用。内容涵盖人工智能的发展、核心技术解析，以及多智能体系统的原理、学习与进化、协同控制等，展示了多

本书系统地探讨了概率与统计在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实战技术，内容全面且深入。全书共13章，涵盖概率论、统计学、回归分析、时间序列、特征工程与选择、网络模型构建与优化等基础知识，延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。 通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析概率和统计在算法建