AIGC与AGI趋势探索:2023年人工智能大模型阅读推荐

【文末送书】今天推荐几本AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型领域优质书籍。

前言

2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。

LLM:Large Language Model,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大,包含成百、上千亿的参数,可以捕捉语言的复杂模式,包括句法、语义和一些上下文信息,从而生成连贯的、有意义的文本。ChatGPT、GPT-4、BERT、文心一言等都是典型的大型语言模型。

GPT:Generative Pre-training Transformer,是OpenAI开发的一种基于Transformer的大规模自然语言生成模型。

AIGC:Artificial Intelligence Generated Content,即AI生成内容。指的是利用AI技术生成的内容,比如AI写文章、画画甚至做视频等等。

AGI:Artificial General Intelligence,即通用人工智能。AGI的目标是创造一个能像人类一样思考、学习、执行多种任务的系统,成为全能的“超级大脑”,未来可能在任何领域都超越人类。

除了概念之外,如果你想进一步了解这些技术的细节和进展,推荐你读这几本书。

目录

01 《ChatGPT 驱动软件开发》

推荐语:中国IT领军者陈斌新作,详解ChatGPT在软件研发全流程的应用,大幅提升研发效率,塑造工程师AI时代竞争优势。

02 《ChatGPT原理与实战》

推荐语:BAT资深AI专家和大模型技术专家撰写,MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家鼎力推荐!系统梳理并深入解析ChatGPT的核心技术、算法实现、工作原理、训练方法,提供大量代码及注解。

03 《神经网络与深度学习》

推荐语:豆瓣评分9.5!复旦大学邱锡鹏教授力作,周志华、李航联袂推荐!深受好评的深度学习讲义蒲公英书正式版!系统整理深度学习的知识体系,由浅入深地阐述深度学习的原理、模型以及方法。更适合中文读者的深度学习图书。

《神经网络与深度学习:案例与实践》作为邱锡鹏老师出品的《神经网络与深度学习》配套案例,与《神经网络与深度学习》深度融合,从实践角度诠释原书理论内容。复旦大学邱锡鹏教授、百度飞桨研发团队联袂奉献。

04 《AIGC重塑教育》

推荐语:

领跑ChatGPT时代教育和学习行动指南

全面助力教师、家长、学生在未来竞争中遥遥领先

高途教育科技集团大学生业务总经理刘文勇撰写

多位教育家、企业家鼎力推荐

配套视频讲解,持续更新AIGC领域前沿知识

05 《通用人工智能》

推荐语:人手一本的人工智能著作。至少从 20 世纪 50 年代起,人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在,我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器,其准确度达到甚至超过了人类,但我们仍然无法获得通用智能。这本书想和大家探讨一下还需要做什么样的努力才能不仅获得专用智能,还能获得通用智能。

如果你对智能感兴趣,想了解更多关于如何建造自主机器的知识,或者担心这些机器突然有一天会以一种被称为“技术奇点”的方式统治世界,请阅读本书。

06 文末送书

本次活动赠书一本,参与方式:三连文章,评论区随机抽取中奖粉丝;公布方式及日期:2023.12.20于私信及评论区。

内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
### 关于PAT Basic Level Practice的测试点及题目解析 #### 题目难度分级 PAT(Programming Ability Test)是由浙江大学举办的计算机程序设计能力考试,分为不同级别。其中乙级即Basic Level主要面向初学者,考察基本编程技能[^1]。 #### 测试点特点 对于PAT Basic Level中的某些特定题目而言,其测试点设置较为严格。例如,在处理字符串匹配类问题时,需要注意算法逻辑中何时应当终止循环以防止不必要的重复计算;而在涉及数值运算的问题里,则可能因为边界条件而增加复杂度[^3]。 #### 编程语言的选择影响 值得注意的是,尽管大部分简单题目可以作为学习某种新语言的良好实践材料,但在实际操作过程中可能会遇到由于所选语言特性而导致难以通过全部测试点的情况。比如Java在面对部分效率敏感型试题时表现不佳,这可能是由于该语言本身的执行速度相对较慢以及内存管理方式等因素造成的。因此有时不得不转而采用其他更适合解决此类问题的语言版本来完成解答[^2]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100000]; int c=1; void getPrime(){ int flag=0; for(int i=2;i<105000;i++){ flag=1; for(int j=2;j<=sqrt(i);j++){ if(i%j==0){ flag=0; break; } } if(flag==1) a[c++]=i; } } int main(){ int m,n,i,t=1; scanf("%d %d",&m,&n); getPrime(); for(i=m;i<=n;i++){ if(t%10==1){ printf("%d",a[i]); t++; }else{ printf(" %d",a[i]); t++; } if((t-1)%10==0) printf("\n"); } return 0; } ``` 上述C++代码展示了如何实现一个简单的质数打印功能,并且针对输出格式进行了特殊处理以满足特定要求。这段代码很好地体现了编写高效解决方案的重要性,尤其是在应对像PAT这样的在线评测系统时[^4]。
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