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通用人工智能(AGI)已是确定的事情，我们正通往超级人工智能(ASI)。 过去三年，人工智能技术正以前所未有的速度渗透千行百业。国务院日前也印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，从顶层设计的高度为人工智能技术落地提供了关键指引。这既展现出重塑生产力的巨大潜力，也孕育着重构生产关系的无限可能，为全球数字经济的智能化升级注入全新动能。 为持续突破 A性能边界，大模型厂商通过技术路径迭代不断拓展三个核心维度:在模型参数层面，从千亿参数，逐步演进至万亿级参数规模，实现对复杂知识的深度拟合;在训练数据层面，从数百 GB 文本，拓展至数百 TB 甚至 EB 级的多模态数据集，且数据质量与领域适配性持续提升;在算力支撑层面，核心训练算力需求呈现指数级增长，其规模每2年增长约10倍(即“黄氏定律”)，为模型性能突破提供了有力保障。随着模型的推理能力和多模态能力显著提升，这些技术进步不仅为通用人工智能的实现减少了障碍，也为产业智能化升级提供了核心驱动力。 随着大模型厂商将训练与使用成本压缩至原有水平的几十分之，AI应用开始跨越效果与成本的平衡临界点。与此同时，A原生应用开发范式逐步形成雏形，从模型调用到场景适配的开发逻辑日渐清晰，为 AI应用的深度探索奠定了坚实基础。自此，AI正式进入规模化应用的爆发阶段。数据显示，过去16个月内全球对 AlAgent(智能体)的关注热度增长达1088%，AI办公助手、数字员工、智能客服等应用如雨后春笋般涌现。这其中，以 Agentic Al为核心的技术路径逐渐成为主流，其通过自主规划、任务拆解与动态交互能力，推动 AI从工具化应用向自主化服务演进，加速实现对数字世界的智能重塑与高效接管。 随着大模型与感知、控制技术的深度融合，具身智能正从实验室走向产业实践。从工厂的智能协作机器人到家庭服务终端，其发展依托于数字空间的智能能力向物理世界的延伸。Physical Al作为这一进程的前沿方向，正推动 AI从数据驱动的数字决策，逐步拓展至对实体环境的感知规划与执行，进而实现对物理世界的智能化赋能与协同。 可见，大模型已完成从技术突破到产业应用的关键跨越，AI正深度融入并重塑数字世界，并持续向物理世界延伸，最终推动人类生产生活方式的根本性变革。 在这一进程中，云计算以“云智一体”的形态，成为连接数字与物理世界的核心底座。极致弹性的算力资源、秒级伸缩的推理服务、跨“云-边-端”的统一调度框架，以及面向 AlDevOps 的全生命周期工具链，使得应用的训练、推理和运维像水电一样随取随用;云原生安全、成本治理与多租户隔离，为企业级 AI应用提供了可信赖的运行环境;开放的模型即服务(Maas)生态，让任何组织都能以最低门槛接入前沿智能。云不再只是简单的资源池化，而是与智能算法融为一体，成为 AI能力不可替代的技术平台，让智能在数字世界和物理世界之间自由流动，实现真正的“碳硅共生”。
《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基础知识，并辅以大量案例引领读者了解AIGC的应用实践，让读者可以更快速地利用AIGC改善工作和生活。 第1章从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，第2章介绍了AIGC相关技术，第3章介绍了文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用，第4章介绍了声音类AIGC技术的发展及其在音乐、仿真等领域中的应用，第5章介绍了图片类AIGC技术的发展及其在图片生成、图片处理、图片识别等领域中的应用，第6章介绍了视频类AIGC技术的发展及其在视频生成、数字人等领域中的应用，第7章介绍了AIGC上下游产业链（包括芯片、VR等相关设备、元宇宙建模）的概况，第8章提出了AIGC对人类文明发展产生的影响，并对普通人如何应对AIGC带来的“生产力爆炸”提出方法论。 AIGC带来的生产力变革与每个人都息息相关，本书适合所有人阅读，特别是文本、图片、音视频等各类内容创作者，以及科技行业、金融行业的从业者和对AI领域感兴趣的读者。
贾雪丽 上海技术交易所专家库专家，代尔夫特理工大学硕士，先后就职于 ING 银行、中国平安、光大集团等顶级金融科技企业，拥有丰富的人工智能、隐私计算及区块链等项目经验，申请人工智能相关发明专利 60 余项，在INTERSPEECH会议上发表论文一篇，参与撰写多个隐私计算行业报告和白皮书。 0xAres 利物浦大学硕士，曾先在投资公司工作，后就职于知名公链。从业期间主持制作过多个区块链系列课程，举办过多次“黑客松”，长期致力于区块链的科普教育，有Web3.0行业全领域孵化经验，乐于通过多种形式的内容创作传播Web3.0共识；2021年组建去创作者中心化组织a15a并开始编写新科技领域的科普书籍，主编了《一本书读懂Web3.0：区块链、NFT、元宇宙和DAO》和《一本书读懂NFT：区块链通证、元宇宙资产、Web3.0营销和数字化身份》。 张炯 星图比特创始人兼CEO，中国通信工业协会信息化科技创新专业委员会委员，上海技术交易所专家库专家；曾就职于IBM，拥有丰富的金融科技从业经验，长期服务中国人民银行、中国工商银行等大型金融机构，擅长技术融合、产业创新，对以区块链、人工智能为代表的数字经济技术有深刻的理解；拥有人工智能和数字资产相关专利8项，参与撰写了《一本书读懂Web3.0：区块链、NFT、元宇宙和DAO》和《一本书读懂NFT：区块链通证、元宇宙资产、Web3.0营销和数字化身份》。 a15a a15a是一个Creator DAO（创作者去中心化组织），致力于以DAO的形式来产出新科技领域的内容，降低普通人了解科技的门槛。a15a已出版多本新科技科普书籍，并计划推出更多体系化课程和讲座。a15a的主要成员是区块链和人工智能领域的专家、从业者、研究人员和学生，以及法律合规领域的专业人士。在抖音、知乎、小红书、推特等平台上搜索“a15a”即可找到a15a官方账号。
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》从多维数组Tensor开始，循序渐进地带领读者了解PyTorch各方面的基础知识。结合基础知识和前沿研究，带领读者从零开始完成几个经典有趣的深度学习小项目，包括GAN生成动漫头像、AI滤镜、AI写诗等。《深度学习框架PyTorch：入门与实践》没有简单机械地介绍各个函数接口的使用，而是尝试分门别类、循序渐进地向读者介绍PyTorch的知识，希望读者对PyTorch有一个完整的认识。
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是第一次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用经验的用户，也能够从本书中获得对PyTorch不一样的理解。
陈云 Python程序员、Linux爱好者和PyTorch源码贡献者。主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。“2017知乎看山杯机器学习挑战赛”一等奖，“2017天池医疗AI大赛”第八名。 热衷于推广PyTorch，并有丰富的使用经验，活跃于PyTorch论坛和知乎相关板块。
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
作者简介 Ian Goodfellow，谷歌公司(Google) 的研究科学家，2014 年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题，特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。Ian Goodfellow 在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学习领域贡献卓越。 Yoshua Bengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO) 的教授，蒙特利尔学习算法研究所(MILA) 的负责人，CIFAR 项目的共同负责人，加拿大统计学习算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266)，并培养了一大批研究生和博士后。 Aaron Courville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA 实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法，特别是开发概率模型和新颖的推断方法。Aaron Courville 主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI 相关任务方面也有所研究。
中文版审校者简介 张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。
译者简介 赵申剑，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为数值优化和自然语言处理。 黎彧君，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为数值优化和强化学习。 符天凡，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为贝叶斯推断。 李凯，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为博弈论和强化学习。
中文版致谢 英文原书致谢 数学符号 第1章 引言 1.1 本书面向的读者 1.2 深度学习的历史趋势 第1部分 应用数学与机器学习基础 第2章 线性代数 2.1 标量、向量、矩阵和张量 2.2 矩阵和向量相乘 2.3 单位矩阵和逆矩阵 2.4 线性相关和生成子空间 2.5 范数 2.6 特殊类型的矩阵和向量 2.7 特征分解 2.8 奇异值分解 2.9 Moore-Penrose伪逆 2.10 迹运算 2.11 行列式 2.12 实例：主成分分析 第3章 概率与信息论 3.1 为什么要使用概率 3.2 随机变量 3.3 概率分布 3.4 边缘概率 3.5 条件概率 3.6 条件概率的链式法则 3.7 独立性和条件独立性 3.8 期望、方差和协方差 3.9 常用概率分布 3.10 常用函数的有用性质 3.11 贝叶斯规则 3.12 连续型变量的技术细节 3.13 信息论 3.14 结构化概率模型 第4章 数值计算 4.1 上溢和下溢 4.2 病态条件 4.3 基于梯度的优化方法 4.4 约束优化 4.5 实例：线性最小二乘 第5章 机器学习基础 5.1 学习算法 5.2 容量、过拟合和欠拟合 5.3 超参数和验证集 5.4 估计、偏差和方差 5.5 最大似然估计 5.6 贝叶斯统计 5.7 监督学习算法 5.8 无监督学习算法 5.9 随机梯度下降 5.10 构建机器学习算法 5.11 促使深度学习发展的挑战 第2部分 深度网络：现代实践 第6章 深度前馈网络 6.1 实例：学习XOR 6.2 基于梯度的学习 6.3 隐藏单元 6.4 架构设计 6.5 反向传播和其他的微分算法 6.6 历史小记 第7章 深度学习中的正则化 7.1 参数范数惩罚 7.2 作为约束的范数惩罚 7.3 正则化和欠约束问题 7.4 数据集增强 7.5 噪声鲁棒性 7.6 半监督学习 7.7 多任务学习 7.8 提前终止 7.9 参数绑定和参数共享 7.10 稀疏表示 7.11 Bagging和其他集成方法 7.12 Dropout 7.13 对抗训练 7.14 切面距离、正切传播和流形正切分类器 第8章 深度模型中的优化 8.1 学习和纯优化有什么不同 8.2 神经网络优化中的挑战 8.3 基本算法 8.4 参数初始化策略 8.5 自适应学习率算法 8.6 二阶近似方法 8.7 优化策略和元算法 第9章 卷积网络 9.1 卷积运算 9.2 动机 9.3 池化 9.4 卷积与池化作为一种无限强的先验 9.5 基本卷积函数的变体 9.6 结构化输出 9.7 数据类型 9.8 高效的卷积算法 9.9 随机或无监督的特征 9.10 卷积网络的神经科学基础 9.11 卷积网络与深度学习的历史 第10章 序列建模：循环和递归网络 10.1 展开计算图 10.2 循环神经网络 10.3 双向RNN 10.4 基于编码-解码的序列到序列架构 10.5 深度循环网络 10.6 递归神经网络 10.7 长期依赖的挑战 10.8 回声状态网络 10.9 渗漏单元和其他多时间尺度的策略 10.10 长短期记忆和其他门控RNN 10.11 优化长期依赖 10.12 外显记忆 第11章 实践方法论 11.1 性能度量 11.2 默认的基准模型 11.3 决定是否收集更多数据 11.4 选择超参数 11.5 调试策略 11.6 示例：多位数字识别 第12章 应用 12.1 大规模深度学习 12.2 计算机视觉 12.3 语音识别 12.4 自然语言处理 12.5 其他应用 第3部分 深度学习研究 第13章 线性因子模型 13.1 概率PCA和因子分析 13.2 独立成分分析 13.3 慢特征分析 13.4 稀疏编码 13.5 PCA的流形解释 第14章 自编码器 14.1 欠完备自编码器 14.2 正则自编码器 14.3 表示能力、层的大小和深度 14.4 随机编码器和解码器 14.5 去噪自编码器详解 14.6 使用自编码器学习流形 14.7 收缩自编码器 14.8 预测稀疏分解 14.9 自编码器的应用 第15章 表示学习 15.1 贪心逐层无监督预训练 15.2 迁移学习和领域自适应 15.3 半监督解释因果关系 15.4 分布式表示 15.5 得益于深度的指数增益 15.6 提供发现潜在原因的线索 第16章 深度学习中的结构化概率模型 16.1 非结构化建模的挑战 16.2 使用图描述模型结构 16.3 从图模型中采样 16.4 结构化建模的优势 16.5 学习依赖关系 16.6 推断和近似推断 16.7 结构化概率模型的深度学习方法 第17章 蒙特卡罗方法 17.1 采样和蒙特卡罗方法 17.2 重要采样 17.3 马尔可夫链蒙特卡罗方法 17.4 Gibbs采样 17.5 不同的峰值之间的混合挑战 第18章 直面配分函数 18.1 对数似然梯度 18.2 随机最大似然和对比散度 18.3 伪似然 18.4 得分匹配和比率匹配 18.5 去噪得分匹配 18.6 噪声对比估计 18.7 估计配分函数 第19章 近似推断 19.1 把推断视作优化问题 19.2 期望最大化 19.3 最大后验推断和稀疏编码 19.4 变分推断和变分学习 19.5 学成近似推断 第20章 深度生成模型 20.1 玻尔兹曼机 20.2 受限玻尔兹曼机 20.3 深度信念网络 20.4 深度玻尔兹曼机 20.5 实值数据上的玻尔兹曼机 20.6 卷积玻尔兹曼机 20.7 用于结构化或序列输出的玻尔兹曼机 20.8 其他玻尔兹曼机 20.9 通过随机操作的反向传播 20.10 有向生成网络 20.11 从自编码器采样 20.12 生成随机网络 20.13 其他生成方案 20.14 评估生成模型 20.15 结论 参考文献 索引
内容简介 《二十五史简明读本》是我社1997年开发、出版的、颇受读者欢迎的《二十五史新编》的升级版。自司马迁撰著《史记》以降，历朝历代修史不绝，一套《二十四史》激起无数人探究历史的欲望和热情。然在社会节奏不断加快的今天，卷帙浩繁的《二十四史》令许多人望而生畏。而我社这套《二十五史简明读本》篇幅适宜，短小精悍，通俗易懂。它既保持了《二十四史》的精华，又汲取了现代史学研究成果尤其是考古发现的成果，并增加了中国近代的历史——《晚清史》。特别是在这次升级的修订中，不但在内容上增添了史学研究和考古发现的新成果，还增添了精美的彩图，同时在版面和装帧上也作了符合当今人们审美理念的新的设计，从而使内容与形式完美融合，相得益彰。 作者简介 《二十五史简明读本》由李国章、赵昌平主编。撰著者有：汪受宽、李孔怀、陈勇、罗开玉、庄辉明、章义和、芮传明、牛致功、赵剑敏、周宝珠、王曾瑜、杨倩苗、刘凤翥、李锡厚、白滨、刘迎胜、汤纲、朱元寅、冯元魁、胡礼忠、戴鞍钢等，大多为史学界各领域的领军学者。 目录 第一册 《史记》 第二册 《汉书》 第三册 《后汉书》 第四册 《三国志》 第五册 《西晋书》《东晋书》 第六册 《宋书》《南齐书》《梁书》《陈书》 第七册 《魏书》《北齐书》《周书》《隋书》 第八册 《唐书》 第九册 《五代史》 第十册 《北宋史》《南宋史》 第十一册 《辽史》《金史》《西夏史》 第十二册 《元史》 第十三册 《明史》 第十四册 《清史》 第十五册 《晚清史》
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人们只看到我的与众不同：一个十七岁前从未踏入教室的大山女孩，却戴上一顶学历的高帽，熠熠生辉。只有我知道自己的真面目：我来自一个极少有人能想象的家庭。我的童年由垃圾场的废铜烂铁铸成，那里没有读书声，只有起重机的轰鸣。不上学，不就医，是父亲要我们坚持的忠诚与真理。父亲不允许我们拥有自己的声音，我们的意志是他眼中的恶魔。哈佛大学，剑桥大学，哲学硕士，历史博士……我知道，像我这样从垃圾堆里爬出来的无知女孩，能取得如今的成就，应当感激涕零才对。但我丝毫提不起热情。我曾怯懦、崩溃、自我怀疑，内心里有什么东西腐烂了，恶臭熏天。直到我逃离大山，打开另一个世界。那是教育给我的新世界，那是我生命的无限可能。
★冯唐首部管理著作,以麦肯锡的方法论，解读曾国藩的成事学。
★《成事》以梁启超编选的《曾文正公嘉言钞》为底本，集合曾国藩、麦肯锡、冯唐个人过去二十年的管理实践，提供了简单实用的成事方法论，帮助中国管理者克服心魔、带领团队，成事、持续成事、持续成大事。
★少数人为什么能成事？为什么能持续成事？为什么能持续成大事？而多数人，手里一把好牌，为什么就总是出昏招，总是打不赢？还有一部分成过事的人，暂时挫败之后、暂时成功之后，为什么就彻底慌了，就完全不知道应该如何继续做了？
★在成事一项上，曾国藩千古一人。为师为将为相、立功立德立言，留下了前无古人、后无来者的方法论和修炼法门。
★成功不可学，成事可学。
★人生在世，必须成事。
查理•芒格，伯克希尔•哈撒韦公司副董事长，沃伦•巴菲特不可或缺的黄金搭档和幕后智囊，他富有远见，一次又一次地战胜了市场指数，创造了传奇的投资业绩。他坚信，任何投资者都可以像他一样大有作为。他强调通识的普世智慧，这是一种跨学科的心智模式，涉及经济学、商学、心理学、伦理学和管理学，可以让他在做投资决策时不受情绪的影响，避免落入因误判导致的陷阱。
芒格的原则与本杰明•格雷厄姆的价值投资理论一脉相承，简单易懂，即使是普通投资者也可以在自己的投资组合中加以应用。芒格的投资体系原则已经为他保驾护航了40多年，并为几代成功投资者指引着方向。本书介绍的是芒格有关投资和人生的智慧，从投资的基本策略步骤，到开发影响你一生的心智模式，作者将其采访、演讲、作品和致股东的信加以概述，并与基金经理、价值投资者的评论相结合，你可以整体掌握查理•芒格的投资、学习和人生智慧。
·《金融时报》《经济学人》《大西洋月刊》《苏格兰人报》年度好书
· 破解阿拉伯世界诸多困境的历史成因，讲述五百年来阿拉伯人的希望与失望
·《耶路撒冷三千年》作者西蒙·蒙蒂菲奥里、中东史研究专家 哈全安教授等极力推荐
阿拉伯世界的历史是一个关于殖民、战争和抵抗的血腥的故事，也是一个充满创造力的多样、动人的故事。在这部开创性的雅俗共赏的著作中，屡获殊荣的牛津大学历史学家尤金•罗根广泛利用五个世纪的阿拉伯资料，将阿拉伯人的经历放在其关键的历史背景之中，从阿拉伯人自己的视角加以客观呈现。这本具有里程碑意义的著作涵盖了从北非到阿拉伯半岛的整个阿拉伯世界，探索了近现代阿拉伯历史的方方面面。从16世纪奥斯曼帝国的征服开始，到欧洲帝国主义时代、冷战时期的超级大国竞争，再到现在的美国霸权时代，罗根生动描绘了五百年来阿拉伯人身份的演变过程和争取国家主权、实现民族复兴的曲折历程，探究了当今阿拉伯世界诸多困境的历史成因，充满权威睿智的学术洞见。
在世界不少地方，阿拉伯民族的历史、文化和性格常被严重误解。对于任何想要清晰、高效、可靠了解近现代阿拉伯世界的人来说，本书是必不可少的最佳选择。
★ 沃尔夫森历史奖得主、“最伟大的俄国史学家之一”利芬继《俄国与拿破仑的决战》之后再出力作
★ 首部俄国中心视角的一战史
★ 重新审视俄国参与一战的前因后果，以及一战对俄国革命以及20世纪历史的影响
【内容简介】
1904～1920年的国际形势瞬息万变，最具代表性的事件就是第一次世界大战的爆发。虽然沙皇身边一些思虑深远的人认识到俄国在德国显著军事优势下的脆弱性，伟大的俄国需要采取决定性行动的声音仍然占据了主导。俄国统治者们认为，1914年俄国加入战争的决定是在保卫国家未来，实际上它带来了诸多问题，并对20世纪的俄国和世界造成了深远的影响。《走向火焰》以俄国为核心研究对象，为第一次世界大战的起源、世界史视野下俄国革命发生原因的分析提供了一种新的俄国视角。
【本书获誉】
不仅是最伟大的俄国史学家之一，也是一名伟大的作家。
——安东尼·比弗，《独立报》
彻底改变我们对拿破仑为何失败的设想。
——安德鲁·罗伯茨，《每日电讯报》年度图书作者
精彩叙事的胜利……立刻成为经典作品，一项非凡、卓越、内容丰富的成就。
——西蒙·塞巴格·蒙蒂菲奥里
（他绘制了）宏大又细致的历史画卷……他无可避免地触及当代权力政治的神经点。
——《经济学人》
通过研究一批关于俄国如何走向战争的新证据，这部作品讲述了一批聪明又愚蠢的人如何毁掉自己的国家，并给自己带来灾难的故事。
——维克多·塞巴斯蒂安，《星期日泰晤士报》
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随着大模型与感知、控制技术的深度融合，具身智能正从实验室走向产业实践。从工厂的智能协作机器人到家庭服务终端，其发展依托于数字空间的智能能力向物理世界的延伸。Physical Al作为这一进程的前沿方向，正推动 AI从数据驱动的数字决策，逐步拓展至对实体环境的感知规划与执行，进而实现对物理世界的智能化赋能与协同。
可见，大模型已完成从技术突破到产业应用的关键跨越，AI正深度融入并重塑数字世界，并持续向物理世界延伸，最终推动人类生产生活方式的根本性变革。
在这一进程中，云计算以“云智一体”的形态，成为连接数字与物理世界的核心底座。极致弹性的算力资源、秒级伸缩的推理服务、跨“云-边-端”的统一调度框架，以及面向 AlDevOps 的全生命周期工具链，使得应用的训练、推理和运维像水电一样随取随用;云原生安全、成本治理与多租户隔离，为企业级 AI应用提供了可信赖的运行环境;开放的模型即服务(Maas)生态，让任何组织都能以最低门槛接入前沿智能。云不再只是简单的资源池化，而是与智能算法融为一体，成为 AI能力不可替代的技术平台，让智能在数字世界和物理世界之间自由流动，实现真正的“碳硅共生”。