"《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。"

"《多模态大模型:从理论到实践》系统地介绍多模态大模型的理论基础、关键技术与实际应用。全书分为两部分12章，第1部分（第1～5章）围绕基础理论与技术解析展开论述，包括基本概念、Transformer架构、跨模态对齐、模态融合，以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等，为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。第2部分（第6～12章）聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现，包括主流视觉语言模型（如CLIP、BLIP-2等）的实现、跨模态推理与生成的技术应用、多模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。 《多模态大模型:从理论到实践》兼具理论深度与实际应用价值，适合大模型和AI研发人员、人工智能领域的从业者以及高校师生阅读使用，也可作为培训机构和高校人工智能及相关专业的教材或参考书。"

本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。 本书分为两篇： 算法原理篇 详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。 应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。

《多模态大模型：技术原理与实战》详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例。为了让读者更好地进行大模型的应用实战，本书还详细介绍了使用大模型为商业赋能的3个应用案例。期望本书能够帮助读者打开通往大模型尤其是多模态大模型的学习、实战和商业成功之路。 《多模态大模型：技术原理与实战》适用于从事人工智能工作的专业技术人员，比如算法工程师、研发工程师等，也适用于对多模态大模型感兴趣的各类从业者，比如产品经理、项目经理和各级管理人员等。

本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。 本书分为两篇： 算法原理篇 详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。 应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。

本书主要针对全同态加密的设计方法进行研究。一方面，从理论上提出一些更加有效的全同态加密方案以及优化方法；另一方面，从实践角度提出分析计算全同态加密具体安全参数的方法，并且给出每个方案的具体安全参数，保证了研究的系统性与全面性。本书主要研究如何去除全同态加密设计过程中的密钥交换（key switching）过程，提出一个新的设计方法： 提升维数法。提升维数法是一个通用框架，可以设计环LWE问题上所有无须密钥交换的全同态加密方案。因此，提升维数法具有重要的理论意义。在此基础上，提出两个重要概念： 抽象解密结构与密文堆叠法，以此为理论研究工具，从解密结构中分析密文、噪声与明文之间的关系入手，实现对全同态加密构造方法的理论抽象和规律总结，从而对全同态加密的构造方法进行形式化研究，解决为什么格上能构造出全同态加密、格上已有全同态加密算法之间的关系是什么、是否存...(展开全部)

本书主要针对全同态加密的设计方法进行研究。一方面，从理论上提出一些更加有效的全同态加密方案以及优化方法；另一方面，从实践角度提出分析计算全同态加密具体安全参数的方法，并且给出每个方案的具体安全参数，保证了研究的系统性与全面性。本书主要研究如何去除全同态加密设计过程中的密钥交换（key switching）过程，提出一个新的设计方法： 提升维数法。提升维数法是一个通用框架，可以设计环LWE问题上所有无须密钥交换的全同态加密方案。因此，提升维数法具有重要的理论意义。在此基础上，提出两个重要概念： 抽象解密结构与密文堆叠法，以此为理论研究工具，从解密结构中分析密文、噪声与明文之间的关系入手，实现对全同态加密构造方法的理论抽象和规律总结，从而对全同态加密的构造方法进行形式化研究，解决为什么格上能构造出全同态加密、格上已有全同态加密算法之间的关系是什么、是否存...(展开全部)

"本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。 全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。 本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。 "

尽管有很多图书都展示了平面设计作品，但很少能对设计作品的概念、策略、视觉问题的解决进行深度剖析；也很少有图书介绍如何将设计原理具体运用于设计实例，从而达到预期的沟通目的。所以，读者只会肤浅地理解如何操作设计项目，以及各个视觉设计元素如何组合以传达预期信息。 作为《设计元素——平面设计样式》的后续本，《完成设计一从理论到实践》主要关注设计的基本方面和原理，展示专业设计者如何运用这些技巧作出创意决策，从而实现有效的视觉传达效果。书中还运用实际案例，深入浅出地说明如何运用视觉原理。本书为读者创设了一个较为正规的教学模式，使读者理解和掌握图片、版式、文字及色彩的组合与搭配，以及表现整体设计的方法与技巧。

迄今为止超完整、超具可读性的人工智能史！ 从寒冬到野蛮生长，人工智能60年惊天裂变！ 从AlphaGo战胜李世石到GPT-4颠覆内容生产，梳理AI技术三次浪潮的底层规律。重点剖析Transformer架构如何统一语言与多模态模型，并解读DeepMind蛋白质预测、Stable Diffusion艺术生成等案例，揭示“暴力美学”背后的科学哲学。