两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直接回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究打破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正开启了人类伟大创新的惊喜之旅。他们在学校、TED、科研论坛等场合公开演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写入本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇性探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和进展，产生了一系列惠及人类的伟大创造。

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，提供深入学习的指导。

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如

本书通过近百个实际的研究案例，详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手，利用chatgpt可以完成以下几方面的内容：1.确定研究主题并构建问题。2.根据选择的研究问题制定和完善假设。3.进行文献综述，覆盖系统综述的所有步骤。4.选择适当的研究设计和相应的方法论。5.开发可靠且高效的研究工具。6.收集并处理数据。7.解释分析定量和定性数据。8.编写和修改研究论文。9.处理同行评审意见。10.通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。

本书详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。 本书以大语言模型的基础理论开篇，探讨了大语言模型预训练数据的构建方法，以及大语言模型如何理解并服从人类指令，介绍了大语言模型的应用和评估方法，为读者提供了更全面的视野。 本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者提供入门指南，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理相关课程的补充教材。

本书围绕“检索力”这一技能，帮助科研人员、青年学子、职场人士以及广大读者在信息过载的时代把握“逆风而行”的搜索主动权。信息素养的训练过程是塑造一个人情趣盎然、对新事物永远抱有探究精神的过程，这其中包含着认知、情感、行为以及元认知的交叉融合。作者根据自身二十多年的搜索体验，结合人文学科和诺贝尔奖的科学案例，以平实的语言将枯燥而繁琐的技能工具演化为有趣的检索故事，让读者在轻松的阅读中学会利用、创造和交流信息，提升信息素养，并逐渐拥有走出“信息茧房”的勇气与能力。

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自从计算机在国际象棋上战胜人类之后，从文学创作、撰写新闻到帮助医生诊断和治疗疾病等，计算机在许多人类活动中都表现得越来越好。目前，计算机深度学习在许多领域都取得了重大突破，尤其是在数据中发现模式的卓越能力，使其成为人工智能发展最快的领域。例如，数字电话助手通过深度学习来理解和响应语音命令；汽车系统使用深度学习能在道路上安全地行驶；在线平台使用深度学习为电影和书籍提供个性化推荐。 本书能帮助我们更全面地了解深度学习这个迷人的领域，而不需要“硬啃”高级的数学知识或编程技能。本书中的对话语言风格、全彩插图和现实世界常见的例子，可以通俗易懂地为我们解释深度学习的关键概念。如果我们还想知道深度学习工具是如何工作的，并想使用它，也可以在这本书中找到答案。当我们准备编写自己的程序时，本书Git

这是一本讲述计算机工作原理的书。不过，你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为，它是晦涩而难懂的。作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂，你丝毫不会感到枯燥和生硬。更重要的是，你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。这种理解不是抽象层面上的，而是具有深度的，这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。

《高效写论文：AI辅助学术论文写作》本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念，全方位地介绍了如何应用AI辅助学术写作。AI辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订，从而让读者可以根据具体需求选择。此外，本书还引导读者探索各种AI工具，应用好这些AI工具有助于解决具体问题，如数据查询、参考文献管理、语言润饰等，极大地节省了学术写作的时间和精力。无论是学生、教师、研究者，还是对学术写作有浓厚兴趣的读者，本书都能够帮助其更好地理解人工智能在学术写作中的应用，在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC指利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能开启科学新发现，创造新的价值和意义。本书旨在通过深入浅出的讲解，帮助读者认识并了解AIGC，进一步探究AIGC未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的AIGC应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于AIGC的深入洞察。本书无须读者具备专业知识基础，适合对AIGC感兴趣的读者阅读。

自人工智能的先驱艾伦·图灵（Alan Turing，1912）开始，人们就对人工智能的研究非常感兴趣，人们常常会问：“人工智能像人类一样学习吗?”“有可能制造出与人类相似的人工智能吗?”“人工智能会写、会唱、会作曲、会表演吗?”“未来我们应该找什么样的工作?”“自动驾驶汽车什么时候会出现?”“我们应该如何从道德、法律和教育角度看待人工智能?” 本书通过一问一答的方式准确地回答了大众普遍关心的关于人工智能的47个常见问题。本书图文并茂，体例新颖，作者用通俗易懂以及生动的语言介绍了什么是人工智能，它可以做什么，人们该如何正确使用人工智能技术，来自各行各业的企业应该如何加以应用，以及应用前景如何。通过经验和案例研究，本书旨在指导大众读者在现实生活中正确地学习和研究人工智能，以此帮助人们应对快速变化的现在，并为面

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。