包梦蛟 刘如日 朱俊达★★★★☆ 8.0/10

人工智能 | 17 阅读

本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答，系统、全面地介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、智能体、PEFT（参数高效微调），以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解，将复杂概念阐释得通俗易懂，是大模型领域的一本不可多得的实用指南。本书适合对大模型和Tra

邹杨★★★★☆ 8.5/10

人工智能 | 17 阅读

随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起，传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及？如何让你的品牌成为AI首选的推荐对象？本书是一本系统论述AIO（AI 优化）与GEO（生成式引擎优化）的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例，从AI搜索的底层架构出发，深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技

[法]奥雷利安·杰龙

人工智能 | 17 阅读

本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策

毕然 星辰智能体平台教材编写组★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 16 阅读

本书是中国电信"星辰智能体平台"一线实战经验的系统总结，填补了智能体技术从实验室走向产业应用的方法论空白。作者团队以技术演进为主线，清晰梳理了从机器学习到Transformer大模型的跃迁路径，并深刻阐释了智能体作为大模型核心载体的战略价值。

庞文英★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 16 阅读

在AI重塑搜索规则的时代，传统内容策略正面临彻底重构。本书深度解析生成式引擎优化（GEO）的技术内核与实战体系，从知识图谱搭建、多模态内容工程到向量数据库应用，构建“精准性-实时性-可解释性-防御性”的价值金字塔。书中不仅拆解了DeepSeek、文心一言等主流AI搜索平台的流量密码，更通过医疗、电商、本地生活等五大行业中的30个实战案例，揭示了如何用GEO策

蔡毅鹏 萧溪★★★★☆ 8.9/10

人工智能 | 16 阅读

还在为在十几个工具间反复切换而心力交瘁？还在手动复制粘贴、重复处理文档，眼睁睁看着时间被琐事吃掉？ OpenClaw——这只名为“龙虾”的主动型AI伙伴，不再被动等待指令，而是主动替你搞定那些重复、琐碎却不得不做的事。 从部署到接入飞书、QQ、企业微信等日常工具，没有编程基础也能轻松上手，效率提升触手可及：自动生成晨报周报、批量处理邮件、清洗Excel数据、

[沙特]杰伊·阿拉马尔 [荷]马尔滕·格鲁滕多斯特★★★★☆ 8.1/10

人工智能 | 15 阅读

本书以通俗易懂、大量图解的方式剖析了DeepSeek的底层技术。 全书分为3章和附录，第1章详细分析了推理大模型的范式转变，即从“训练时计算”到“测试时计算”；第2章解读了DeepSeek-R1的架构——混合专家（MoE）；第3章展示了DeepSeek-R1详细的训练过程及核心技术，涵盖基于GRPO的强化学习等；附录分享了DeepSeek开源周活动。 本书适

党超辉 杨秀璋 徐香香 主编 杜瑞祺 卜宋博 陈超帆 副主编★★★★☆ 8.5/10

人工智能 | 15 阅读

本书面向人工智能编程初学者，系统构建了从“理解 AI Coding 理念”到“独立完成复杂系统开发”的 完整学习路径。 全书以 CodeBuddy 为核心实践平台，将大语言模型能力与真实软件工程流程深度融合，通过通俗而严 谨的方式阐释 AI 辅助编程的基本原理、方法体系与应用边界。书中不仅涵盖网页开发、数据分析、数据库 设计等基础内容，还通过图像处理桌面应用

高强文★★★★☆ 8.4/10

人工智能 | 15 阅读

本书从原理、开发和应用3个维度全面讲解MCP的落地实战，使读者真正掌握大模型上下文高效主动传递的核心技术，从而在较低算力条件下实现AI系统的生产应用。 全书共16章，分为三篇。 基础篇（第1~4章） 主要介绍MCP的基本概念、应用场景、发展历程、技术架构与协议规范，并通过极简入门案例阐释各核心组件的职责与关系。 开发篇（第5~7章） 聚焦MCP开发体系，涵盖

亨利·基辛格 埃里克·施密特 丹尼尔·胡滕洛赫尔★★★★☆ 7.3/10

人工智能 | 15 阅读

人工智能时代来临，将带来划时代的变革。人工智能正改变我们的社会、经济、政治和外交政策，这一切影响远远超过任何领域的传统范畴，而我们为此做好准备了吗？ 在《人工智能时代与人类未来》一书中，来自政府、企业和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工苏世民计算机学院院长胡滕洛赫尔齐聚一堂，探讨人工智能及其改变社会的方式，以及这项技术对我们所有

[法]斯坦尼斯拉斯·迪昂★★★★★ 9.1/10

人工智能 | 15 阅读

翻开这部神经科学视觉史诗，你将探索人类心智的终极奥秘。 透过百年珍贵脑影像图集，见证大脑褶皱中蕴藏的百万年进化智慧。 当人工智能在神经网络架构中寻找灵感，脑机接口尝试解码意识密码——作为自然界的原始超级计算机，你的大脑正以860亿神经元重构世界：从阅读习得到数学演算，从梦境解析到未来猜想，每一次突触放电都在书写生命的神秘方程。 中国科学院院士倾情作序，带你深

拾伍观察室★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 15 阅读

当你深夜打开AI，把白天没说出口的话一点点敲进对话框，它认真回应，耐心倾听，很少否定，也总能给出一句让人舒服的话。久而久之，那个最愿意理解你的人，似乎变成了屏幕里的那个聊天窗口。 可一个从不反驳、永远站在你这一边的倾听者，真的值得完全信任吗？ 那些令人安心的认同、及时的鼓励，有时并不一定意味着判断更准确；相反，它们可能在不知不觉中放大我们的偏见，让怀疑消失，

[美]帕米·奥尔森★★★★☆ 7.6/10

人工智能 | 14 阅读

ChatGPT仅用30秒就可以生成一篇论文，AlphaFold能够破解生命密码，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，揭示了资本力量与伦理困境的复杂博弈，为读者呈现了一场关乎人类

乔海晔 杨忠明★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 14 阅读

智能体作为人工智能技术的重要载体，正成为推动数字经济发展的核心力量。本书基于扣子（Coze）平台，系统介绍了智能体的概念、技术架构、开发流程和应用实践等内容，覆盖智能体从理论到实践的完整知识体系。 本书共9 个项目，内容包括AI 智能体概述、智能体的核心模块、智能体搭建全流程、内容生成智能体、电商客服智能体、视觉设计智能体、新媒体运营智能体、智能体的其他应用

罗舟★★★★★ 9.2/10

人工智能 | 14 阅读

《数据思维工作法》聚焦当代职场核心能力构建，系统阐释数据思维如何重塑决策逻辑。书中从认知本质出发，解析情绪化决策代价，以客观性、系统性等四大支柱搭建思维框架，结合问题定义、数据收集等核心方法论，配套工具实战与场景化案例（覆盖营销、项目管理等领域），深入探讨数据过载、隐私伦理等挑战，倡导数据与直觉的平衡艺术。既破除“数据迷信”的认知误区，又提供从问题定位到结果

腾讯科技★★★★☆ 8.3/10

人工智能 | 14 阅读

科技界风云人物黄仁勋，在知名访谈节目《Huge If True》中畅聊科技发展。上世纪 90 年代，游戏产业对逼真视觉效果的追求，催生了 GPU 这一计算革命。2006 年 CUDA 平台的推出，更是让 GPU 突破应用边界。黄仁勋预言，未来十年 AI 应用科学将爆发，人人都将拥有超级 AI，成为 “超人”。

董超华 林振杰★★★★☆ 8.4/10

人工智能 | 14 阅读

告别理论空谈，直击智能化实战痛点！由资深大厂产品与技术专家联袂撰写，旨在为企业决策者、技术负责人提供从战略到落地的AI转型指南，同时为开发者、创业者和个体AI爱好者揭开“大模型+智能体”的高价值应用密码。深度聚焦企业级实战，系统解析AI大模型核心技术，详解如何通过提示词工程、Agent 框架和Dify平台，高效构建智能客服、数据分析等应用，直击基于Dify平

沈亲淦 云中江树 蓝衣剑客 薛碧芸 郭泽德 乔剑 苏小文 等 王吉斌 曾亮 吴佳莹 黄飞杰 沈亲淦★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 14 阅读

本套装包含：《豆包高效办公：AI 10倍提升工作效率的方法与技巧》《豆包高效学习：AI 辅助中小学生学习的方法与技巧》《豆包从入门到精通：AI助手和智能体轻松搞定工作、学习和生活难题》《豆包使用秘笈：从入门到精通的100个实用技巧》《豆包高效办公2：AI 10倍提升工作效率的落地实战指南》5册图书

张卓然 王莉然 张旭★★★★☆ 8.2/10

人工智能 | 14 阅读

"《AI，学会豆包和DeepSeek就够了！》作为豆包和DeepSeek的学习指南，全面、细致地介绍豆包和DeepSeek的使用方法以及实操案例，力求通过简单易懂且抽丝剥茧的解析，让读者轻松掌握并应用豆包和DeepSeek。 《AI，学会豆包和DeepSeek就够了！》共12章，第1章和第2章详细介绍豆包和DeepSeek的特点以及基础操作方法，让读者能更好

[法]奥雷利安·杰龙★★★★☆ 8.9/10

人工智能 | 14 阅读

本书分为两部分。第一部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Lea