周恒星 国际媒体Pandaily创始人。Pandaily成立于2017年，致力于面向海外报道中国科技和商业，海外社交媒体有数百万关注者。 12年资深科技记者，《中国企业家》前科技记者和极客公园前主笔，采访过一众全球科技领袖并保持长期交流。 曾常驻硅谷多年，长期追踪报道硅谷前沿公司和技术。是第一个采访马斯克的中国记者，《硅谷钢铁侠》中文版译者。 美国佛罗里达大学信息系统硕士，业余冲浪教练。

这是一本面向AI开发人员以及对生成式人工智能技术感兴趣的读者的专业图书。《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》深入探讨生成式AI技术的原理与实现，以及如何利用OpenAI API进行高效开发。《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》内容包括ChatGPT的原理解析、OpenAI API请求库的使用、飞书AI机器人的构建、AI编程辅助插件的开发、Hugging Face模型的私有化部署与微调，以及检索增强技术RAG和Prompt Engineering的优化策略。 书中不仅系统地梳理了生成式AI应用开发的关键知识点，还通过丰富的实际代码案例指导读者在不同垂直领域实现AI应用的开发。此外，《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》还扩展介绍了AI应用的社区生态，帮助读者将理论知识应用到实践中，培养独立开发和优化生成式AI应用的能力。 《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》适合希望深入了解并实践生成式AI技术的人员，无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和启发。通过阅读《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》，读者将能够掌握从理论到实践的全方位知识，为未来的AI应用开发打下坚实的基础。

这是一本面向AI开发人员以及对生成式人工智能技术感兴趣的读者的专业图书。《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》深入探讨生成式AI技术的原理与实现，以及如何利用OpenAI API进行高效开发。《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》内容包括ChatGPT的原理解析、OpenAI API请求库的使用、飞书AI机器人的构建、AI编程辅助插件的开发、Hugging Face模型的私有化部署与微调，以及检索增强技术RAG和Prompt Engineering的优化策略。 书中不仅系统地梳理了生成式AI应用开发的关键知识点，还通过丰富的实际代码案例指导读者在不同垂直领域实现AI应用的开发。此外，《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》还扩展介绍了AI应用的社区生态，帮助读者将理论知识应用到实践中，培养独立开发和优化生成式AI应用的能力。 《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》适合希望深入了解并实践生成式AI技术的人员，无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和启发。通过阅读《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》，读者将能够掌握从理论到实践的全方位知识，为未来的AI应用开发打下坚实的基础。

本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。

本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型Stable Diffusion，以及LangChain与AI Agent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临的伦理和隐私风险。 本书适合对生成式AI感兴趣的读者阅读，无论你是初学者还是有一定编程基础的人士，都能从中获得宝贵的知识和经验。对于零编程基础的读者，本书提供了跳过代码实现的理论学习路径。

本书对生成AI和ChatGPT进行了全面的概述，这些前沿技术在最近得到了显著的关注。本书旨在提供对这些技术、架构和培训方法的全面理解，包括它们的背景、开发过程和当前状态。这本书帮助发现创新的方式，这些技术已经实现了可衡量的利益，包括改进的效率，客户满意度，安全，收入增长和它在不同行业和用例的潜在应用。

本书对生成AI和ChatGPT进行了全面的概述，这些前沿技术在最近得到了显著的关注。本书旨在提供对这些技术、架构和培训方法的全面理解，包括它们的背景、开发过程和当前状态。这本书帮助发现创新的方式，这些技术已经实现了可衡量的利益，包括改进的效率，客户满意度，安全，收入增长和它在不同行业和用例的潜在应用。

又名《超級戰隊VS迪迦奧特曼VS布萊澤奧特曼》

本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型进行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等开发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。

本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型进行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等开发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。 本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。