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这是一个转型期的故事。从数码封建主义到开放合作主义，从网络等级制度到去中心化自治，共有经济新世界的大门已经向我们敞开。 在个体原子化和反全球化保守潮流的双重大流行中，世界正经历着翻天覆地的变化。许多人正在从裂缝中跌落，丧失了社会安全保障网的支撑。年轻人在现有系统中看不到未来，渴望一种能创造尊严和安全的工作模式，数字平台合作社应运而生。它继承了传统合作社共同运营、民主管理、利益共享的原则，又结合了去中心化的区块链等尖端数字技术，由员工和用户共同拥有和控制平台。 在这种自下而上、“民享民治”的经济模式中，成员优先于利益，企业不再需要承受来自投资人的利润增长压力，每个成员在运营问题上都拥有真正的投票决定权，并能通过控制劳动条件实现体面的工作方式。 从美国芝加哥到印度农村，从流媒体音乐社区到司机联合运营的打车平台，全球各地的鲜活案例向我们证明了一个更美好的世界不仅是可能的，而且它已经存在于我们中间，并正在等待你的加入。
《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
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。
《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、强化学习实战、只具有解码器的GPT-2模型、实战训练自己的ChatGPT、开源大模型ChatGLM使用详解、ChatGLM高级定制化应用实战、对ChatGLM进行高级微调。
《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》适合PyTorch深度学习初学者、大模型开发初学者、大模型开发人员学习，也适合高等院校人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等专业的师生作为教学参考书。
王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。
男性P點高潮：就爽前列腺 內容簡介 金手指加藤鷹到不了的地方！ 全球男人都在玩！讓妳／你的男人歡喜「開門」的第1本書 現在就動手探索，享受來自P點綿綿不絕的震顫，高潮一直來一直來！ 美國亞馬遜Amazon.com讀者四星半好評推薦！ 情趣女王SallyQ．實戰玩家潤滑液男孩 愛不釋手．挖挖哇推薦！ 潤滑液男孩：「讀著這本書，我癢到忍不住把整箱玩具玩了一遍！」 擁有本書，你／妳將學習到── ○ 最實用安全的按摩、體位、性玩具等操作技巧！ ○ 如何與伴侶建立信賴、敞開心防討論慾望！ ○ 直通強烈P點高潮的祕訣和竅門！ ○ 提早維護並促進前列腺的健康！ 「這本書解答了我一切有關前列腺遊戲、以及如何探索快感的疑問。」 ──尼肯‧法蘭提克 「它提供的資訊豐富到難以想像！不僅每位男同志都該人手一本，異性戀男女也將從本書獲得超乎預期的性愛靈感。」 ──L‧彼得森 前列腺遊戲是目前男性性行為中最火熱的潮流。愈來愈多男人藉由「P點」刺激和高潮，讓性樂趣倍加強烈。正如女性對G點的探索永遠改變了高潮體驗，圖文兼具的本書，將帶給你超乎想像的性愛滿足感！ 由兩位性學專家聯手撰寫、圖文兼備的本書，內容包含P點高潮原理詳解、個人如何探索自爽、雙人如何愉悅合戲（男女／男男）、前列腺情趣玩具選購指南……等等一切你想知道的專業知識和技巧。不管是好奇想入門的新手男孩，已有後庭歡快經驗的男人，或躍躍欲試、想為男伴開發「美麗新世界」的女性朋友，都可以按部就班找到強烈性快感的源頭，順利開啟歡愉暢感的眾妙之門。 內附本書讀者專享好康── 頂！ 台灣本土原創情趣玩具 異物根根9折獨家優惠！ 爽！ GuyShop全店G點／P點玩具全系列不限品牌88折優惠券！ 噴！ 延伸探索．身心極樂──來店購物限時送神秘福袋 ！ ★更多訊息，請上基本書坊部落格: http://gbookstaiwan.blogspot.tw
1989年，24岁的罗琳有了创作哈利·波特的念头。1997年6月，推出哈利·波特系列第一本《哈利·波特与魔法石》。随后，罗琳又分别于1998年与1999年创作了《哈利·波特与密室》和《哈利·波特与阿兹卡班的囚徒》。2001年，美国华纳兄弟电影公司决定将小说的第一部《哈利·波特与魔法石》搬上银幕。2003年6月，她再创作出第五部作品《哈利·波特与凤凰社》。2004年，罗琳荣登《福布斯》富人排行榜，她的身价达到10亿美元。2005年7月推出了第六部《哈利·波特与混血王子》，2007年7月推出终结篇《哈利·波特与死亡圣器》。截至2008年，《哈利·波特》系列7本小说被翻译成67种文字在全球发行4亿册。2010年，哈利·波特电影系列的完结篇《哈利·波特与死亡圣器》拍摄完成。
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。
《活着(新版)》讲述了农村人福贵悲惨的人生遭遇。福贵本是个阔少爷，可他嗜赌如命，终于赌光了家业，一贫如洗。他的父亲被他活活气死，母亲则在穷困中患了重病，福贵前去求药，却在途中被国民党抓去当壮丁。经过几番波折回到家里，才知道母亲早已去世，妻子家珍含辛茹苦地养大两个儿女。此后更加悲惨的命运一次又一次降临到福贵身上，他的妻子、儿女和孙子相继死去，最后只剩福贵和一头老牛相依为命，但老人依旧活着，仿佛比往日更加洒脱与坚强。
《活着(新版)》荣获意大利格林扎纳•卡佛文学奖最高奖项（1998年）、台湾《中国时报》10本好书奖（1994年）、香港“博益”15本好书奖（1994年）、第三届世界华文“冰心文学奖”（2002年），入选香港《亚洲周刊》评选的“20世纪中文小说百年百强”、中国百位批评家和文学编辑评选的“20世纪90年代最有影响的10部作品”。
本书是美国前国务卿亨利·基辛格的传记。作者从传主颠沛流离的少儿时代，到长大参军参战，到成为大学教授，再到成为美国政坛的新星展开叙述，着重于基辛格的思想轨迹。弗格森笔下“思想家”基辛格的前半生，深受理想主义的影响，并有幸结识了了克雷默、艾略特、邦迪和洛克菲勒四位良师。基辛格是一位康德式的理想主义者，而在本书的结尾，他转变成了现实主义者，达到权力的巅峰。
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。
二十世纪杰出政治家
以色列前任总理、总统
诺贝尔和平奖得主
西蒙•佩雷斯自传
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写给全球年轻人的领导力必读书
马云作序推荐： “以色列让我看到梦想的力量。
这是一个先有梦想后有国家的地方，一个因为梦想而创造一切的地方。”
◎ 内容简介
《大梦无疆：勇气、想象 和 现代以色列的建立》是二十世纪杰出的政治家、以色列前任总理、总统及诺贝尔和平奖得主西蒙•佩雷斯的自传，也是他的遗作，就在完成这部作品的几周后，他与世长辞。在《大梦无疆》中，佩雷斯从亲历者、决策者和见证人的角度，记录了以色列的建国历程，完整再现以色列国家历史上几乎所有的决定性时刻，以及中东和全球的重大事件。他的第一手材料，各种幕后不为人所知的信息、决策和指令，是对这些重大历史事件的最好注解。
◎ 名人推荐
西蒙·佩雷斯凭借坚定的决心和原则，一次又一次引导他心爱的国家克服生死之间的挑战。然而，他内在的人性和高贵更为重要，启迪了整个世界并且铺筑了一条通往和平的康庄大道，足以让未来的人们携手并进。
——乔治·H.W. 布什（美国前总统）
西蒙·佩雷斯最初是以色列最聪明的学生，接着成为了最出色的导师，最后成为了最大的梦想家。他在完成最后一部作品《大梦无疆》的几周后与世长辞，在这部作品中，他回顾了自己70年的政治生涯和以色列历史上的关键时刻，这些时刻都为未来的和平与可能性打下了基石。这部作品捕捉了我的好友一生秉持的信念——我们可以战胜我们的创伤、憎恨和恐惧，抓紧当下，把握明日的成功。
——比尔·克林顿（美国前总统）
西蒙·佩雷斯是以色列建国一代的巨人，他坚持不懈地呼吁和平，他是一个永恒的乐观主义者，一生都在追求希望和可能性。他也是我珍贵的朋友，是我智慧的源泉之一。他的故事如今成为了时代的故事，有太多需要我们去了解和学习。
——巴拉克·奥巴马（美国前总统）
以色列为全球的科技创新做出了巨大贡献，它是名副其实的“初创国家”。《大梦无疆》这本书中的领导力的故事显示了当别人觉得必定会失败时，为何佩雷斯能够在不断的努力中看到机遇。如果你不尝试，你就不会知道——这就是创新的秘诀。西蒙·佩雷斯明白这一点。
——埃里克·施密特（谷歌董事长）
为什么“习惯改变命运”？因为个人40%~50%的行为取决于无意识的习惯。
习惯形成需要4步：提示→渴求→反应→奖赏。提示触发渴求，渴求激发反应，而反应则提供满足渴求的奖赏，并最终与提示相关联。这4个步骤一起形成了一个神经反馈回路——提示、渴求、反应、奖赏；提示、渴求、反应、奖赏——并最终让你养成自然而然的习惯，由此构成完整的习惯循环。
美国著名习惯研究专家、习惯学院创始人詹姆斯•克莱尔根据习惯形成的4个步骤，总结了相对应的培养习惯的4大定律：让它显而易见；让它有吸引力；让它简便易行；让它令人愉悦。本书通过这4大定律、56个具体案例，帮助你快速养成良好的习惯，同时利用这4大定律的反面，可以帮助你戒除不良的习惯。
【编辑推荐】
★著名读书网站Goodreads近30000人打出4.38高分，盛赞“《切尔诺贝利的午夜》是你能读到的最好的非虚构书籍之一”。
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★普利策奖得主、《古拉格：一部历史》作者安妮·艾普尔鲍姆等欧美一流作家、学者倾情推荐；
HBO名剧《切尔诺贝利》主创Craig Mazin：开拍之前没能看过这部书，我感到十分遗憾。
栩栩如生地讲述了这场历史上最严重的灾难，同时也让我们看到了苏联最后的岁月中那些每天都在发生的令人迷惑不解的真实事件。
——安妮·艾普尔鲍姆（普利策奖得主）
本书对历史做出了宝贵的贡献，关于切尔诺贝利这样一个让世人瞩目的故事，它讲述得极为出色。
—— 沙希利·浦洛基
★切尔诺贝利，人类文明史上的永恒噩梦：权威记者十数年深度调查，数百小时采访录音，大量档案、书信、回忆录首次曝光，全景式展现了这场我们时代毁灭性核灾难的整个过程：
作者亚当·希金博特姆是《纽约客》的资深记者，驾驭故事与挖掘运用材料的能力皆为一流。全书精注详解 ，仅注释就一百余页，使用材料扎实严谨堪比学术著作，可读性之强又堪比惊悚小说。
★在一个狂妄自大和注定要失败的故事中，捕捉到科学与人性；这里没有无名英雄，每个人都有自己的脸孔：
书中有大量人物刻画，这是作者花费十几年时间走访灾难亲历者所得到的故事。这些人早已经被他们的国家和同胞所遗忘，其中，有苏联的各色高官，有“吹哨”人，有救援英雄，有医疗人员，有事故清理者，也有日后站在审判席上的人。
作者将焦点放在被卷入其中的人们以及他们面对突发灾难如何做出种种艰难抉择，它代表了苏联社会的一个横截面，暴露了人类个体的懦弱和勇敢，最终得到的，是一个比苏联传奇更复杂、更人性，也更恐怖的故事。
★比任何一部恐怖电影更令人痛心，比任何一本惊险小说更惊心动魄；
尽管提供了海量信息，但本书并不令人望而生畏，作者视野广阔，构思精巧，对细节的精确把握，使得故事推进的每一步都充满张力，如惊险小说般的叙事风格，使这本书可读性极强。
★包揽欧美多家一线媒体年度榜单：《柯克斯书评》年度最佳非虚构，《纽约时报》《时代周刊》年度图书，2020年安德鲁•卡内基奖；
【内容简介】
亚当·希金博特姆耗费多年心血，终于完成这部关于切尔诺贝利核电站事故的权威力作。书中充分有力的调查，揭示了这场二十世纪最大灾难之一的真相是如何在政治鼓吹、重重保密和谣言四散的共同作用下被掩盖起来的。
1986年4月26日凌晨，切尔诺贝利原子能电站的四号反应堆发生爆炸，由此引发了历史上最恶劣的一起核灾难。自那以后的三十年里，切尔诺贝利逐渐成为整个世界挥之不去的噩梦：阴魂不散的辐射中毒的恐怖威胁，一种危险技术脱缰失控的巨大风险，生态系统的脆弱，以及对其国民和整个世界造成的伤害。然而，这场事故的真相，却从一开始便被掩盖起来，长久以来一直众说纷纭。
十多年中，亚当·希金博特姆进行了数百小时的采访，以此为依托，辅之以往来书信、未发表的回忆录和新近解密的档案文件，他将那些灾难亲历者所目睹的一切，化成客观、冷静而又发人深省的叙述。由此得到的，是一本惊心动魄的非虚构杰作，一个比苏联传奇更复杂、更人性，也更恐怖的故事。
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这是一个转型期的故事。从数码封建主义到开放合作主义，从网络等级制度到去中心化自治，共有经济新世界的大门已经向我们敞开。 在个体原子化和反全球化保守潮流的双重大流行中，世界正经历着翻天覆地的变化。许多人正在从裂缝中跌落，丧失了社会安全保障网的支撑。年轻人在现有系统中看不到未来，渴望一种能创造尊严和安全的工作模式，数字平台合作社应运而生。它继承了传统合作社共同运营、民主管理、利益共享的原则，又结合了去中心化的区块链等尖端数字技术，由员工和用户共同拥有和控制平台。 在这种自下而上、“民享民治”的经济模式中，成员优先于利益，企业不再需要承受来自投资人的利润增长压力，每个成员在运营问题上都拥有真正的投票决定权，并能通过控制劳动条件实现体面的工作方式。 从美国芝加哥到印度农村，从流媒体音乐社区到司机联合运营的打车平台，全球各地的鲜活案例向我们证明了一个更美好的世界不仅是可能的，而且它已经存在于我们中间，并正在等待你的加入。