解密大模型：技术、应用与未来展望
本书由厦门大学大数据教学团队倾力打造，深入浅出地讲解大模型技术及其在各行各业的应用，特别关注其在高等教育领域的变革力量。
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厦门大学大数据教学团队简介
厦门大学大数据教学团队是国内高校大数据教育领域的领军力量，由林子雨副教授领衔，团队成员年轻化，专业涵盖教学、科研和工程技术，自2013年起致力于大数据教学，在教材编写、在线课程、师资培训等方面取得了显著成果。
林子雨副教授，厦门大学计算机科学与技术系副教授，已出版15部大数据系列教材，被全国千余所高校采用，荣获多项教学奖项及国家级教学项目荣誉。其个人主页提供丰富的教学资源。
林子雨副教授编著的《数字素养通识教程——大数据与人工智能时代的计算机通识教育》，旨在革新大学计算机基础课程体系，培养学生的计算思维、数据思维和人工智能思维。该教材配套丰富的教学资源，包括PPT、在线课程视频、实验指导等。
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人工智能发展历程回顾
人工智能发展始于1950年图灵测试的提出，1956年的达特茅斯会议标志着人工智能学科的正式诞生。其发展历程大致分为萌芽期（1950-2005）、沉淀期（2006-2019）和爆发期（2020-至今）三个阶段。从早期的卷积神经网络（CNN）到Transformer架构，再到GPT系列和多模态大模型的兴起，人工智能技术不断迭代，驱动着自然语言处理、计算机视觉等领域的飞速发展。
人工智能思维模式
人工智能思维强调对人工智能运行机制的理解，包含三个关键方面：
理解: 掌握人工智能的基础原理。区分: 明确人类能力与机器能力的差异。协作: 学会与人工智能系统协同工作，提高效率。
这种思维模式将帮助人们更好地适应数字时代。
文心大模型
百度飞桨-文心大模型 ERNIE 3.0 文本理解与创作
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大模型：人工智能的未来
大模型定义: 基于深度学习技术的超大规模人工智能模型，拥有海量参数、强大的学习和泛化能力。“大”体现在参数规模、训练数据量和计算资源需求。例如，GPT-3参数规模达1750亿，GPT-4则超过1.8万亿。
大模型发展历程：大模型的发展历程与人工智能发展历程高度一致，也经历了萌芽期、沉淀期和爆发期三个阶段。
大模型与人工智能的关系: 大模型是人工智能领域的前沿技术，是预训练模型的一种，通过海量数据训练，具备强大的语言生成、逻辑推理和多模态处理能力，是推动人工智能技术发展的重要力量。
主要大模型产品：本书介绍了国内外主要的大模型产品，包括OpenAI的ChatGPT、Gemini和Sora等，以及国内的DeepSeek、通义千问、豆包、文心一言等。这些产品在自然语言处理、多模态理解和生成等方面表现出色，广泛应用于智能客服、内容创作、代码生成等场景。
大模型原理及特点：本书阐述了大模型基于Transformer架构，通过编码器-解码器结构和自注意力机制实现高效的文本生成和理解。大模型具有规模巨大、涌现能力、多任务学习、依赖大数据和强大计算资源、支持迁移学习和预训练等特点。
大模型分类及应用领域: 本书按照应用领域将大模型分为L0、L1、L2三个层级，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，并详细介绍了大模型在各个领域的应用，以及对工作和生活带来的深远影响。
本地部署与智能体：本书还介绍了本地部署大模型的优势及方法，并探讨了基于大模型的智能体及其应用。
AIGC应用与实践
AIGC概述: 人工智能生成内容（AIGC）利用人工智能技术生成文本、图像、音频、视频等内容，基于生成对抗网络（GAN）、预训练模型等技术，广泛应用于创意设计、教育、娱乐等领域。
文本、图片、语音、视频生成及辅助编程应用实践：本书通过多个案例，详细介绍了文本生成工具（如DeepSeek、文心一言）、图片生成工具（如百度文心一格）、语音生成工具（如豆包和讯飞智云）、视频生成工具（如腾讯智影）以及AIGC在辅助编程中的应用。
AI搜索与智能办公: 本书还介绍了AI搜索（如360的纳米AI搜索）和AI智能办公的应用，展示了其在提升效率和改善用户体验方面的潜力。
本书内容全面、深入且通俗易懂，适合对人工智能和大模型技术感兴趣的读者学习和参考。
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