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好品相，全新未拆封《大模型通识课技术演进、商业革命与行业落地》

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司马华鹏；汤毅 / 机械工业出版社 / 2025-08 / 平装

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图书 > 计算机与互联网
大模型通识课技术演进、商业革命与行业落地
作者: 司马华鹏；汤毅

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2025-08

版次: 1

ISBN: 9787111789345

定价: 89.00

装帧: 平装

开本: 32开

页数: 226页

字数: 146千字
内容简介：

本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领物司马华鹏撰写，并获经济学家任泽、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者，抓住时代认知红利，为其提供一本决胜ai新纪元的“认知与实手册”。本书先从ai技术发展历程入手，深入解析大模型的能力涌现与基于思维链的推理能力，之后通过deeeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局，探讨ai推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读deeeek的核心架构与训练技术创新，为读者提供理解大模型底层的“窗”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用，并前瞻地描绘认知协同文明图景，为读者呈现ai时代的技术和人文价值再定义。

作者简介：

司马华鹏，南京硅基智能科技集团股份有限公司创始人、董事长兼CEO。他是中国人工智能的领军人物，曾荣获“中国人工智能榜创新人物TOP10”“中国泛人工智能优秀人物TOP20”“中国十佳人工智能行业领军人物”等多项殊荣。司马华鹏深耕人工智能底层技术多年，作为第一发明人拥有92项授权发明专利。作为AIGC数字人技术的开创者，他前瞻布局人工智能商业应用。其“硅基大司马”现象级科普短视频深得大众喜爱，全网粉丝超千万，累计播放量破10亿，单条视频播放量最高达4000万次。个人著有畅销书《大模型时代：ChatGPT拉开硅基文明序幕》《一念长生诀》《中沟随笔》。
汤毅平，南京硅基智能科技集团股份有限公司副总裁，NLP算法中心主任，（日本）千叶大学理学博士。长期致力于人工智能领域的技术研究和产业化落地，研究领域包括NLP、大语言模型、因果推断、语音交互系统等，已在国内外相关期刊发表论文10余篇，申请人工智能技术相关专利30余项。

目录：

目　　录 序1　站在风上的“大模型时代” 序2　无ai，不未来 前言 章　ai的进化与大语言模型时代1 1.1　ai进化时间线2 1.2　符号主义与专家系统4 1.3　机器学兴起6 1.4　深度学的突破9 1.5　大语言模型时代11 1.5.1　gpt-4：大语言模型的里程碑11 1.5.2　缩放定律与能力涌现13 1.5.3　从预训练范式到推理范式的转变16 第2章　能力“涌现”的机理、工作范式与争议20 2.1　能力涌现的机理22 2.2　涌现式ai的工作范式与经典案例23 2.2.1　传统ai工作范式的五大局限24 2.2.2　涌现式ai的工作范式25 2.2.3　能力涌现的经典案例27 2.3　能力涌现的学术争议及其解决方案28 2.3.1　学术争议分析28 2.3.2　突破之法：“三位一体”的研究框架31 第3章　传统ai困境与思维链34 3.1　传统ai的四大困境与认知突破路径36 3.1.1　符号统计之困36 3.1.2　黑盒决策之困38 3.1.3　单步推理之困40 3.1.4　因果认知之困42 3.1.5　认知突破路径44 3.2　认识思维链45 3.2.1　思维链的兴起与发展45 3.2.2　思维链与ai推理的关系48 3.3　思维链的类型50 3.4　思维链的本质54 3.4.1　模拟人类思维54 3.4.2　慢思55 3.4.3　元认知涌现56 3.4.4　通用ai桥梁58 第4章　ai产业变局与知识权60 4.1　deeeek新纪元62 4.1.1　崛起之路62 4.1.2　ai竞争博弈64 4.2　中美ai发展路径分析66 4.3　打破“算力美元”垄断68 4.4　知识权时代69 第5章　deeeek引发的商业74 5.1　破坏者的规则及特质76 5.1.1　破坏的成本经济学77 5.1.2　破坏既有价值设78 5.1.3　破坏者的特质80 5.2　推理改变商业81 5.2.1　人类推理局限81 5.2.2　机器推理的“渗透”冲击83 5.3　企业和个人的抉择84 5.4　中国式创新力量86 5.5　deeeek的商业成功学88 5.5.1　高效协同的关系构建88 5.5.2　开启ai化90 第6章　deeeek技术解析92 6.1　架构演进与技术突破94 6.1.1　架构演进历程94 6.1.2　mla95 6.1.3　动态负载均衡路由97 6.1.4　moe架构98 6.2　模型训练技术创新100 6.2.1　deeeek-v3的训练方法创新100 6.2.2　deeeek-r1的训练方法创新104 6.2.3　硬件基础层的关键支撑技术112 6.2.4　大模型训练方法创新的未来展望117 第7章　大模型技术在六大领域的落地120 7.1　在机器人领域的应用122 7.1.1　赋能机器人系统124 7.1.2　与具身智能的融合129 7.2　教育的智能135 7.2.1　智能解题辅导136 7.2.2　跨学科140 7.3　金融决策新范式142 7.3.1　智能投研决策逻辑的重塑142 7.3.2　智能风控系统构建148 7.3.3　信贷评估逻辑的革新150 7.4　法律领域的创新实践153 7.4.1　法律推理能力升级154 7.4.2　合同风险识别162 7.4.3　智能调解创新165 7.5　汽车革新170 7.5.1　智能座舱升级170 7.5.2　赋能制造体系173 7.5.3　辅助驾驶革新177 7.6　医学与健康领域的创新实践179 7.6.1　肾脏病学中的创新实践179 7.6.2　心理健康智能评估的创新实践187 7.6.3　格特征识别的创新实践197 第8章　技术局限与未来发展204 8.1　三大局限206 8.2　技术进化与应用生态构建209 8.2.1　技术进化的关键方向209 8.2.2　应用生态的立体构建216 8.3　未来图景222 8.3.1　认知协同的新型文明222 8.3.2　人类价值的重新定位223 后记　我命由我不由天225 

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