“第一個真正實用的人工智能”搜索引擎WolframAlpha發明人
斯蒂芬·沃爾弗拉姆的ChatGPT誠意之作
◎ 編輯推薦
OpenAI CEO、ChatGPT之父Sam Altman強烈推薦
首部揭秘ChatGPT內部原理的權威之作
科學和技術領域重要的革新者
“第一個真正實用的人工智能”搜索引擎WolframAlpha發明人斯蒂芬·沃爾弗拉姆的ChatGPT誠意之作
•國內首部由世界頂級AI學者、科學和技術領域重要的革新者、“第一個真正實用的人工智能”搜索引擎WolframAlpha發明人斯蒂芬·沃爾弗拉姆的ChatGPT誠意之作
•當今活著的最聰明的人之一、比肩康德,最硬核的思考者,對ChatGPT最本質的原理(神經網絡)的解構
•OpenAI CEO,ChatGPT之父山姆·阿爾特曼、世界頂級的AI學者,機器人界的巨擘,MIT教授,多傢知名機器人公司創始人,美國工程院院士羅德尼·布魯剋斯、量子位聯閤創始人,總編輯李根、科學作傢,“得到”APP《精英日課》專欄作者萬維鋼聯袂推薦
◎ 名人推薦
這是我見過的對ChatGPT原理最佳的解釋。
——Sam Altman,OpenAI CEO,ChatGPT之父
讀過這本書之後,我認為它堪稱精湛之作。大語言模型擅長給齣聽起來像是答案的答案,但這與真正的答案不同。
——Rodney Brooks,世界頂級AI學者,機器人界的巨擘,MIT教授,美國工程院院士
從原理上知道ChatGPT和大語言模型的“能”與“不能”,纔能準確把握這波科技浪潮的紅利和機遇。而Stephen Wolfram無疑是既權威專業,又懂得把技術原理生動錶達齣來的那一個。連OpenAI CEO都贊不絕口。
——李根,量子位聯閤創始人,總編輯
Wolfram是當今活著的最聰明的幾個人之一,也是最硬核的思考者之一,因為他解讀世界的視角是數學和物理學的。他關於計算不可約性的思想,給此後無論如何發展的世界中的AI和人類的角色設定瞭互不毀滅的定律。Wolfram的曆史地位將有可能比肩康德。這本書撥雲見日,講齣瞭ChatGPT最底層的原理以及謎團。沒有人真正理解為什麼語言模型這麼厲害,但這本書能告訴你它們的底綫在哪裏。
——萬維鋼,科學作傢,“得到”App《精英日課》專欄作者
ChatGPT的推齣預示著通用人工智能(AGI)時代的簾幕揭開,其強大能力將對許多行業的産品形態産生深遠的影響,因此對它進行深入瞭解變得非常必要。這本書從第一性原理齣發,通俗易懂地介紹瞭與ChatGPT相關的技術原理,且有作者獨到的見解。相信讀者在閱讀這本書之後,能對ChatGPT有更深刻的認識。
——張俊林,新浪微博新技術研發負責人
◎ 內容簡介
ChatGPT是OpenAI開發的人工智能聊天機器人程序,於2022年11月推齣,能夠自動生成一些錶麵上看起來像人類寫齣的文字的東西,是一件很厲害且齣乎大傢意料的事。那麼,它是如何做到的呢?又是為何能做到的呢?本書會大緻介紹ChatGPT的內部機理,然後探討一下為什麼它能很好地生成我們認為是有意義的文本。
本書適閤想瞭解ChatGPT的所有人閱讀。
##1、書比較淺顯,但又涉及一些數理方麵的專業知識。適閤有一點點數理基礎(高中以上)的人讀。 2、或許語言有著比我們當下對其認知的更簡單的模式。(當下的認知模式如語法) 3、或許有,例如高維空間中的軌跡,等方式可以解釋語言的生成。 4、基於外部工具,解決ChatGPT信度問題
評分##ChatGPT不可避免地會成為我們未來生活的一部分。
評分##No.107:讀完,我還是沒有搞懂啥是神經網絡 ????,但好像明白瞭概率,想起瞭萬 sir 在《科學思考者》中說的,這個世界除瞭數學是真理外,其他都是概率,都是我們的信念。
評分##看不懂啊 大神
評分##ChatGPT不可避免地會成為我們未來生活的一部分。
評分##No.107:讀完,我還是沒有搞懂啥是神經網絡 ????,但好像明白瞭概率,想起瞭萬 sir 在《科學思考者》中說的,這個世界除瞭數學是真理外,其他都是概率,都是我們的信念。
評分##很好的科普。 “能力和可訓練性之間存在一個終極權衡:你越想讓一個係統“真正利用”其計算能力,它就越會錶現齣計算不可約性,從而越不容易訓練;而它在本質上越易於訓練,就越不能進行復雜的計算。(對於當前的ChatGPT,情況實際上要極端得多,因為用於生成每個輸齣標記的神經網絡都是純“前饋”網絡,沒有循環,因此無法使用非平凡“控製流”進行任何計算。)”
評分##他不明白自己說的是什麼,但是懂得怎麼說好它。神經網絡和模型權重的科普挺好的
評分##很好的科普。 “能力和可訓練性之間存在一個終極權衡:你越想讓一個係統“真正利用”其計算能力,它就越會錶現齣計算不可約性,從而越不容易訓練;而它在本質上越易於訓練,就越不能進行復雜的計算。(對於當前的ChatGPT,情況實際上要極端得多,因為用於生成每個輸齣標記的神經網絡都是純“前饋”網絡,沒有循環,因此無法使用非平凡“控製流”進行任何計算。)”
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