这本书不仅为读者揭了大模型神秘的面纱，更是一本深度剖析大模型技术及其商业价值、落地应用的权威指南。书中结合丰富的案例和实践路径，为企业家、决策者以及对人工智能感兴趣的读者提供了宝贵的参考。本书的意义在于，为读者提供了一个全面了解大模型技术及其商业价值的窗口，帮助读者把握人工智能发展的新趋势。读者可以更好地理解大模型如何重塑人机交互、提升生产效率，并推动社会向智能化转型，将AI融产业、融生活，化为看得见、摸得着的现实生产力。
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自序
第一章 历史演进：大模型带来人工智能应用拐点
第一节 人工智能螺旋式发展，越来越强
一、从幻想智能到定义智能
二、一场会议，恰如“星星之火”
三、专家系统，符号主义的巅峰之作
四、神经网络，加速机器自主学习的效率
五、深度学习，大幅提高人工智能的精准度
六、Transformer，点燃大模型热情
七、回溯人工智能历史的意义
第二节 大模型有什么独特之处
一、从量变到质变，智能开始涌现
二、泛化能力凸显，比传统人工智能适应更广泛场景
三、精度显著提升，人工智能做业务更可靠
四、知识相关能力，超越普通人
五、从文本到多模态，扩展应用场景
第三节 大模型带来通用人工智能的曙光
一、认知的六个层次
二、大模型的对比
第四节 大模型为商业带来新范式
一、大模型，重新定义人机交互
二、软件应用，迎来全面改变
三、带来智能生产的新范式
四、加速数据飞轮形成
第五节 大模型在中国的发展
第六节 小结
第二章 技术突破：大模型为何更具有商业化价值
第一节 预训练：工程化属性带来加速发展
一、第一性原理：尺度定律
二、尺度定律的工程化属性
三、尺度定律带来的实践效果
四、尺度定律的不足与展望
第二节 有监督微调：让大模型更好理解并执行实际的需求
一、为什么需要微调
二、微调怎么做
三、微调的效果和收获
第三节 人类反馈强化学习：对齐人类价值观
一、用奖励驱动算法寻找最优策略
二、三个核心步骤
三、省去奖励模型直接训练
四、对齐后的效果
第四节 检索增强生成：发挥企业专有数据的优势
一、时效、专业与安全
二、核心部件
三、基本流程
四、应用场景
第五节 智能体：用“超级管家”为业务提效
一、自主决策、自主执行
二、智能体和大模型的关系
三、智能体的演进
四、智能体的四大核心模块
五、工作流程
六、智能体的应用展望
第六节 混合专家模型：给业务快速配备一批专家
一、技术原理：“多专家+调度”
二、能力核心：稀疏性，跑得快、吃得少
三、实现稀疏性的方式
四、提高大模型的输出质量
五、应用场景
第七节 长上下文：更聪明地处理复杂信息
一、长上下文是现实应用的必需
二、多种方式提高长上下文能力
三、长上下文的应用场景
第八节 DeepSeek：如何掀起大模型的效率革命
一、DeepSeek模型发展
二、DeepSeek的慢思考
三、DeepSeek的诀窍
四、DeepSeek的适用场景
第三章 机遇研判：大模型成为生产力，时机已到
第一节 大模型的波折与前行
一、科技曲折发展的规律
二、大模型的波折和浪潮
三、小结
第二节 便捷享用新型人工智能基础设施
一、基础设施升级的速度越来越快
二、算力平台，满足全旅程算力需求
三、大模型平台，让人工智能应用唾手可及
第三节 大模型和中国产业结合的时刻
第四节 技术革命时常产生于“危机”中
一、互联网革命
二、移动互联网浪潮
第五节 小结
第四章 抓住红利：大模型带来技术平权
第一节 技术栈的变化，提升了开发便利
一、操作系统的作用与变化
二、云原生，屏蔽基础设施复杂性
三、人工智能原生，屏蔽开发平台的复杂性
四、小结
第二节 模型开发，轻松实现
一、步骤化实施微调，更懂你的业务
二、模型蒸馏，低成本、高性能
第三节 人工智能原生应用的开发，更加便利
一、开发模式丰富、便捷
二、不同应用场景的合理选择
三、提示词工程开发实战
四、检索增强开发实战
五、助手类Copilot的开发实战
六、智能体的开发实战
七、小结
第四节 成熟应用一键集成
一、智能客服迈入3.0，更懂用户
二、更真实的数字人，带来更好的转化
三、代码高效，企业提效
四、做好知识管理，让企业大脑更智慧
第五章 产业变革：大模型赋能千行百业
第一节 手机：成为智能私人助理
一、大模型的哪些能力可以发挥作用
二、大模型带来手机使用新体验
三、其他智能终端的应用
第二节 汽车：更智能、更舒适的“第三空间”
一、智能座舱，驾乘新体验
二、自动驾驶，更安全且更智能
第三节 具身智能：与大模型互相促进
一、具身智能技术和产品落地面临的挑战
二、大模型为具身智能带来新思路
三、具身智能的应用展望
第四节 金融：智能体数字员工的崛起
一、大模型赋能金融行业：从员工到业务的全面革新
二、大模型的专业性提升：应对金融需求的挑战
三、大模型在金融行业的应用价值
四、金融机构如何部署大模型：软硬资源迭代与整体规划
第五节 能源：借助大模型加速形成新质生产力
一、大模型为能源领域带来哪些提升
二、电网“超级大脑”如何工作
第六节 教育：在大模型促进下的产教融合新范式
一、K12教育的智能化升级：解决规模化教育与个性化培养的矛盾
二、高校科研用大模型提效
三、教育企业，用大模型创收降本
四、大模型对教育体系影响的探讨
第七节 电商：用大模型让营销更快捷
一、电商营销的变化与痛点
二、大模型提升营销效果
第八节 小结
第六章 实践路径：高效落地的建议与未来展望
第一节 借助新技术保持领先的建议
一、布局完善的基础设施
二、培养人工智能原生思维的组织
三、降低试错成本，提高试错意愿
第二节 大模型从技术到生产力，步步为营
一、技术概念阶段：开展多问题论证
二、概念验证阶段：重视“场景为王”
三、价值验证阶段：ROI不是唯一要素
四、落地实施阶段：重视数据、工程、模型的完备
五、进入生产阶段：注重价值持续获得
第三节 做好大模型评估，选对模型、降低风险
一、评估需要新方法
二、构建评估方案
三、评估维度：关注什么
四、综合评估，选择最佳伙伴
第四节 未来趋势展望
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