多模态大模型：从理论到实践 - 第4页

...渴望把握 AI 机遇的企业家，都能在书中找到属于你的智能进化路径。除此之外，书中还探讨了 AI 未来的发展，如通用智能体 Manus、原生多模态图片、DeepSeek 后续的演化路径及 AI 学习的方法等。

...介绍深度学习的其他算法与应用，包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图、图像预训练、多模态预训练这 6 个方向的算法。附录部分介绍双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度...

...Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此...

...DeepSeek（深度求索）开源模型打破了技术垄断——人工智能正以前所未有的颠覆性力量重塑人类文明。 本书以 OpenAI 与 DeepMind 两大人工智能巨头的竞争为主线，真实还原了这场改变世界的人工智能技术革命的来龙去脉，揭示了资本力量...

如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如，数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于...

...学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的 4 层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在 4 层级联架构中的模型设计和实现原理；紧接其后介绍多目标排序在...