智能体元年,这份大模型领域必读书单请收好

当 DeepSeek、MCP、Agent 这些名字像潮水般涌入你的视野,是不是既期待又有些迷茫?别慌,这正是你已经迈入智能体元年的信号!

面对层出不穷的新技术和工具,很多人都会困惑:从哪里开始学?哪些书值得花时间?今天小图为你精心整理了一份大模型领域的必读书单,覆盖学习的各个阶段,帮你理清重点,精准锁定最核心、最实用的内容,助你快速突破认知和技术瓶颈。

大模型初探

这就是系列

01

图片

《这就是ChatGPT》

[美] 斯蒂芬·沃尔弗拉姆 | 著

WOLFRAM传媒汉化小组 | 译

国内首部由世界顶级 AI 学者、科学和技术领域重要的革新者、“第一个真正实用的人工智能”搜索引擎 WolframAlpha 创始人斯蒂芬·沃尔弗拉姆对 ChatGPT 最本质的原理的解释的权威之作!

OpenAI CEO,ChatGPT 之父山姆·阿尔特曼、世界顶级的 AI 学者,机器人界的巨擘,MIT 教授,多家知名机器人公司创始人,美国工程院院士罗德尼·布鲁克斯、量子位联合创始人,总编辑李根、科学作家,“得到”APP《精英日课》专栏作者万维钢联袂推荐。

02

图片

《这就是 AI 智能体》

张梓铭(@北茗)| 著

本书从多个角度全面介绍基于大模型的智能体技术,内容涵盖基础知识、发展历史、技术架构、应用场景、未来趋势及项目实践,旨在为读者提供一站式学习资源。书中不仅有深入浅出的理论讲解,还包含丰富的实战项目示例,帮助读者从零开始,逐步掌握 AI 智能体的核心技术与应用技能,同时培养创新思维和实际操作能力。

03

图片

《这就是MCP》

艾逗笔(@idoubi)| 著

图片

MCP 协议及其应用开发最全介绍,从基础概念到实战案例,再到生态系统构建,为读者提供了一套完整的 MCP 学习与实践指南。  

第 1 章概述 MCP 的基本概念,阐述其独特优势及应用场景;第 2 章深入解析MCP的核心架构、通信基础、传输机制及资源管理等技术细节;第 3 章和第 4 章通过多个实战案例,详细讲解了 MCP 服务器和客户端的开发流程,包括高效记笔记、总结聊天记录、复刻AI助手等应用;第 5 章展示了 MCP 在行程规划、RAG 和深度研究等领域的经典应用案例;第 6 章探讨了 MCP 工具链、平台服务、生态整合及社区资源,展望其未来发展。

大模型入门必读

04

图片

《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT(第2版)》 

奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版,作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

升级版在旧版的基础上进行了全面更新,融入了大模型应用开发的最新进展,比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例,书中还提供了大量简单易学的示例,帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。

05

图片

《图解大模型:生成式AI原理与实战》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔,[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 | 译

备受关注的大模型“袋鼠书”,全书通过 300 幅全彩插图,以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现。开发者入门大模型必读图书。覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景,注重实操性。

特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理,紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料,助你全面掌握大模型理论与实践,是入门进阶与求职备战的理想之选。

06

图片

《从零构建大模型》

塞巴斯蒂安·拉施卡|著

覃立波,冯骁骋,刘乾 | 译

豆瓣评分 9.5,从零开始构建大模型的最佳指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。

此外,本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令,以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek,作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。

07

图片

《大模型技术30讲》

塞巴斯蒂安·拉施卡|著

叶文滔 | 译

GitHub 项目 LLMs-from-scratch(star数58k)作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造,全书采用独特的一问一答式风格,探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题,旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分:神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开,不仅针对问题做出了相应的解释,并配有若干图表,还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

08

图片

《LangChain编程:从入门到实践(第2版)》

李多多(@莫尔索) | 著

以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发,涵盖 LangChain 的核心概念、原理和高级特性,通过实例细致解读了 LangChain 框架的核心模块和源码,并结合 DeepSeek 等,为读者提供了在实际项目中应用 LangChain 的逐步指导。这一版在第 1 版的基础上进行了全面更新,并新增了对 LangGraph 库的详细讲解等内容。

大模型应用必读

09

图片

《RAG极简入门:原理与实践》

张其来,徐思琪 | 著

一本注重 RAG 上手实践的书,没有堆术语,而是把整套 RAG 技术拆解得明明白白。

全书共 7 章内容,作者从背景原理讲起,到怎么搭框架、怎么处理数据、怎么做检索、生成、优化,每一块都有图、有例子,逻辑也特别清晰。甚至最后还贴心地加了个完整实战项目,让你从头跑一遍系统都不带卡壳的.

10

图片

《图解DeepSeek技术》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔, [荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 孟佳颖 | 译

2 小时搞懂 DeepSeek 底层技术。近 120 幅全彩插图通俗解读,内容不枯燥。从推理模型原理到 DeepSeek-R1 训练,作者是大模型领域知名专家 Jay & Maarten, 袋鼠书《图解大模型》同系列,广受欢迎。

11

图片

《一本书玩转 DeepSeek》

陈云飞(@花生)|著

超牛的 DeepSeek 应用书,作者是 AI 大佬花生,全书涉及 13 大场景,90 个实用案例,7 大技巧,4 大王炸组合,内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。

大模型面试

12

图片

《百面大模型》

包梦蛟,刘如日,朱俊达 | 著

本书按“二星到五星”难度体系,精选约 100 道大模型面试高频真题,覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等核心考点,配套题目目录,便于高效查漏补缺。

由 AI 领域大 V“包包大人”领衔,美团技术专家与北航新生代强强联合编写,内容专业权威。获 ACL Fellow 刘群、周明,《深度强化学习》作者王树森和黎彧君等 8 位业内大咖联合推荐,是大模型求职者的实战宝典。

大模型底层知识

13

图片

《深度学习入门:基于Python的理论与实现》

斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.5,本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。

14

图片

《深度学习入门2:自制框架》

[日]斋藤康毅 | 著

郑明智 | 译

豆瓣评分 9.6,深度学习鱼书姊妹篇,这套书做到了真正意义上的“入门”!书中没有使用内容不明的黑盒,而是从我们能理解的最基础的知识出发,一步一步地实现最先进的深度学习技术。

15

图片

《深度学习进阶:自然语言处理》

[日]斋藤康毅 | 著

陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.7 的畅销书,”鱼书“系列第 3 部,带你快速直达自然语言处理领域!本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。

16

图片

《深度学习入门4:强化学习》

斋藤康毅 | 著

郑明智 | 译

豆瓣评分 9.2,深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹,深度学习入门经典,从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。

17

图片

《深度学习入门5:生成模型》

斋藤康毅 | 著

郑明智 | 译

“鱼书”系列第五部,全书以连贯故事形式,通过 10 个步骤,依次讲解与生成模型相关的重要技术,比如正态分布、最大似然估计、多维正态分布、高斯混合模型、EM 算法、神经网络、变分自动编码器,最后用 3 个步骤剖析扩散模型的理论、实现与应用。

鱼书系列一整套 Get 👇

18

图片

《自制深度学习推理框架》

傅莘莘 | 著

基于 GitHub 2.7k 星标开源项目 KuiperInfer,作者手把手带领读者实现深度学习推理框架,并支持大语言模型的推理。

全书共 9 章,以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例,从基础的张量设计入手,逐步深入讲解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。此外,书中还介绍了如何支持深度学习模型,如 ResNet、YOLOv5,以及大语言模型 Llama 2 的推理。书中代码基于 C++,贴近业界实践。

大模型技术直播

我们的大模型技术共学营,开营以来,一直致力于给大家打通技术壁垒、提升实战能力,让大模型技术为我们所用。

如今共学营实战直播已经来到了第 5 期,还没上车?现在就是最好的时机!今晚 20:00,我们邀请了闫强老师来给大家分享“如何短平快做好RAG”。

👇扫码 / 点击预约直播,一起动手,一起进阶!

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值