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作者:
贺倩明 主编;杨敏,雷宇 副主编 编
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出版社:
法律出版社
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ISBN:
9787524404620
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出版时间:
2025-09
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装帧:
平装
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开本:
16开
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作者:
贺倩明 主编;杨敏,雷宇 副主编 编
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出版社:
法律出版社
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ISBN:
9787524404620
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出版时间:
2025-09
售价
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定价
￥86.00
品相
全新
上书时间2025-10-10
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商品描述：
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作者简介
贺倩明，深圳得理科技有限公司创始人，知名律所高级合伙人，中国政法大学经济法学博士，香港中文大学EMBA，北京大学法律硕士，曾被评为广东省优秀律师，深圳、广州、武汉仲裁委员会仲裁员，深圳市人工智能行业协会副会长，中国科学院深圳先进技术研究院-得理法律人工智能联合实验室执行主任。杨敏，深圳得理科技有限公司首席科学家、联合创始人，中国科学院深圳先进技术研究院-得理法律人工智能联合实验室主任，中国科学院深圳先进技术研究院高性能数据挖掘重点实验室主任，深圳市海外高层次人才，连续四年入选全球前2％顶尖科学家。长期从事人工智能、自然语言处理、大模型相关研究，发表高水平学术论文200余篇，谷歌学术引用8800余次，H-index 51。雷宇，深圳得理科技有限公司首席技术官、联合创始人，深圳市人工智能学会法律人工智能专业委员会副主任，拥有超过10年互联网企业研发管理经验。深耕搜索与大数据技术领域，曾任职于百度和腾讯，参与腾讯支付系统的设计和研发，并荣获“腾讯2019年度微信支付创始人团队大奖”。
目录
基础篇
第一部分 大模型基础
第一章 人工智能与大语言模型常见术语 // 003
第二章 大语言模型的基本原理 // 011
2.1 大语言模型工作原理 // 011
2.1.1 预训练 // 011
2.1.2 Transformer架构核心组件 // 012
2.1.3 微调 // 014
2.1.4 扩展法则与涌现能力 // 015
2.2 大语言模型技术概览 // 017
2.2.1 数据预处理与清洗 // 018
2.2.2 高效训练策略 // 020
第三章 大语言模型的演变历程 // 029
第四章 DeepSeek的技术创新 // 033
4.1 模型训练领域创新 // 033
4.1.1 混合专家模型（MoE） // 033
4.1.2 FP8混合精度训练 // 034
4.2 Transformer架构创新 // 035
4.2.1 多Token预测（MTP） // 035
4.2.2 多头潜在注意力（MLA） // 036
4.3 模型微调领域创新 // 037
4.3.1 强化学习（RL）驱动的推理训练 // 037
4.3.2 推理模型（Reasoning Model） // 038
……
内容摘要
本书探讨了人工智能大模型在法律领域的应用与发展。从大模型基础理论出发，详细阐释DeepSeek等前沿技术创新，深入分析法律大模型与通用模型的差异及互补性。并提供实战指导，包括提示词优化、多类应用案例如法律检索、法律研究等场景下如何运用法律大模型有效提升工作效率与质量、其他AI工具使用等。书中还探讨了AI驱动下法律行业的组织变革、数据资产管理及律师业务转型策略，为法律从业者提供全面的AI应用指南，助力法律服务数智化转型。全书兼具理论深度与实践指导，为读者构建法律AI应用的完整知识体系与实操路径。
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