图灵文化

作为一个在 AI 领域摸爬滚打多年的研究者，我见证了大模型从 GPT-1 到 GPT-4 ，从几亿参数到千亿参数的飞跃。但越是深入研究，越感觉到一个残酷的现实：再强大的大模型，也有自己的知识边界。 之

老实说，最开始学深度学习时，我觉得看书纯属浪费时间，现成的框架这么成熟，跟着网上的教程 Ctrl+C/V 不就能跑出结果了吗？谁还看书？ 但后来真香了！ 当模型突然开始发疯，我连问题出在数据还是代码都

比尔·盖茨曾说：“读完这套书的人，可以直接给我递简历！” 有人坦言：“我可能一辈子都看不懂它。” 也有人戏称：“只要这书砸下去，Bug 都不敢响一声。” 有人把它供在案头，当作珍宝；有人把它压在枕下，

你也许不知道James Stewart是谁，但你可能用过他编的微积分教材《Calculus》； 你也许没用过他的教材，但你可能看过他那美得令人惊叹而又带有强烈个人风格的豪华私邸——“积分之屋（Inte

2025 年最值得“开箱”的 AI 开发工具，不是一堆眼花缭乱的新模型，也不是某个热炒的开发平台，而是这本实实在在的小册子——《大模型应用开发极简入门：基于　GPT-4　和　ChatGPT（第2版）》

在豆瓣，这本书评分高达 9.5，不少读者推荐：“建议团队人手一本”。 在 OReilly、GitHub、Amazon 等海外平台，它同样被誉为“构建 LLM 最值得读的实战书之一”。 上市几个月，来自

你有没有这样的时刻： 不是你不够努力，而是大模型知识点太碎，鲜有人能把大模型面试中那些要点一一讲清楚。   如果想要系统地理解大模型，还真不能只是靠背术语、记答案。你需要的是一个结构清晰、逻辑严密、能

作为一名编程入门者，我曾被“算法”两个字吓退过太多次。市面上的算法书动辄布满公式和符号，看得我直犯困。 但在接触了Aditya Y. Bhargava 的《算法图解（第2版）》后，我第一次意识到，原来

一本让开发者与 AI 从业者翘首以盼的 LLM 入门与实战指南—— 《图解大模型：生成式 AI 原理与实战》 重磅上市！ 本书由 Jay Alammar** 与 Maarten Grootendors