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大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，促進了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而，在實際應(yīng)用過程中，直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達到預(yù)期效果。本書詳細闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開，重點介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)

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本書聚焦通用人工智能的學科內(nèi)涵與發(fā)展趨勢，以一套基于能力與價值雙系統(tǒng)的通用人工智能認知架構(gòu)與測試模式為核心，梳理形成一個定義、兩個完備性、三個特征、八個關(guān)鍵問題的理論框架。本書共6章，從人工智能的歷史、內(nèi)涵與哲學基礎(chǔ)切入，依次介紹通用人工智能的定義與特征、測試與評級、訓練與測試平臺，以及TongAI理論框架，最后給出對

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本書全面解析了DeepSeek的崛起歷程、技術(shù)突破及其對AI行業(yè)的深遠影響。全書共6章，第1章追溯DeepSeek的起源與發(fā)展，展示其從初創(chuàng)到全球爆火的歷程；第2章通過AI領(lǐng)域拼多多的比喻，分析其低成本、高性能的商業(yè)化路徑，并深入探討其核心技術(shù)；第3章介紹相關(guān)應(yīng)用方法，包括優(yōu)化交互方式、調(diào)用API服務(wù)、本地部署模型等；

《大模型Agent應(yīng)用開發(fā)》深入探討了LLM的核心概念、前沿技術(shù)和實際應(yīng)用，最終為擴展AI能力邊界的大型基礎(chǔ)模型(LargeFoundationModels，LFM)的崛起鋪平道路。本書開篇詳細介紹了LLM的基本原理，隨后探討了多種主流架構(gòu)框架，既涵蓋專有模型(如GPT-3.5/4)，也分析開源模型(如FalconLL

本書以深度學習入門內(nèi)容為主線，通過數(shù)形結(jié)合的方式來漸進式引導讀者進行學習，力爭使各位讀者對于每個算法原理不僅要做到知其然更要做到知其所以然。同時，本書采用了深度學習中較為流行且簡單易學的PyTorch框架來進行示例，以便讓各位讀者在學習各個算法的原理過程中也能夠掌握其實際的用法。本書共10章，分為深度學習領(lǐng)域發(fā)展和開發(fā)

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