超大立体拼插模型，经典机型“比奇17”，免剪免粘！ 内含《飞机》知识手册，飞机迷必备！ ◎ 编辑推荐 ☆ 这是比奇17型双翼飞机的模型，“比奇17”是一款非常经典的双翼飞机。模型尺寸非常大，可以瞬间吸引孩子的注意力，特别是飞机爱好者，一定会让其爱不释手。 ☆ 无需剪刀和胶水，将零件抠下即可拼插。制作简便，安全放心。 ☆ 内含《飞机》知识手册，介绍了模型的制作步骤，以及比奇17型双翼飞机的介绍、飞机的发展历史、经典机型等等，干货满满。 ☆ 制作模型的过程，可以锻炼手脑配合能力、空间想象力、专注力、观察力，增强成就感。 ☆ 可以让孩子和家长放下电子产品，体验手工制作的乐趣，同时还能学到不少与飞机相关的知识，共享忙碌中难得的亲子时光。 ◎ 内容简介 精美盒装，超大尺寸，形象逼真，瞬间吸引你的注意力；无需剪刀和胶水，制作简便；将零件抠下即可拼插，安全放心。 ...(展开全部)

人工智能时代一种全新的技术Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个 功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。 本书适合对Agent技术感兴趣或致力于投身该领域的研究人员、开发人员、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI API和Assistants、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）...(展开全部)

本书全面揭示金融领域大模型的应用与发展趋势，也为我国人工智能在金融领域的深层次应用提供创新启示。

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

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《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤等。第4章介绍PyTorch基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。第5章介绍PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。第6章介绍PyTorch数据建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估与调优等。第7～10章介绍PyTorch图像建模、文本建模、音频建模和模型可视化。第11章介绍大语言模型的原理、主要的大语言模型及模型本地化部署、预训练与微调技术。本书还精心设计了50个动手案例和上机练习题，并对所有代码进行了详尽注释和说明，同时提供数据集和配书资源文件，以帮助读者更好地使用本书。 《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》讲解深入浅出，注重动手实操，特别适合想学习AI技术或想进入该领域的初学者，对深度学习感兴趣的新手、在校学生和从业者阅读，也很适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书。

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这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。 通过阅读本书，你将掌握以下知识： RAG的召回和生成模块算法 高级RAG系统的构建技巧 RAG系统的各种训练方法 RAG的范式变迁 零基础搭建RAG系统 高级RAG系统微调与搭建

本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答，系统、全面地介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、智能体、PEFT（参数高效微调），以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解，将复杂概念阐释得通俗易懂，是大模型领域的一本不可多得的实用指南。本书适合对大模型和Transformer等技术感兴趣的学生、研究者和工程师阅读和参考。 编辑推荐 覆盖95%大模型面试高频考点 涵盖MoE、预训练、后训练、SFT、PEFT、RLHF、PPO、GRPO、DPO、FlashAttention、RAG、智能体以及DeepSeek MLA等

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。