内容简介
《大模型底层逻辑:解密人工智能的本质》是一本拆解AI大模型核心原理、厘清人工智能真实本质的通俗专业读物。全书跳出碎片化的应用科普,摒弃晦涩的公式堆砌,从第一性原理出发,层层剥开大模型的技术内核与运行逻辑,帮助普通读者与行业从业者读懂AI智能的底层真相。
本书核心打破了大众对AI“自主思考”的认知误区,清晰阐释大模型的本质并非真正的认知与理解,而是依托海量数据、Transformer架构与注意力机制构建的概率预测系统。书中系统讲解了大模型训练的核心逻辑,详解参数规模、训练数据、算力三大核心要素如何决定模型能力,拆解自回归预测、上下文感知、知识压缩与内容生成的完整运作流程,直观解答大模型为何能实现对话、创作、推理等类智能行为。
同时,本书串联传统机器学习与现代大模型的技术迭代脉络,对比新旧AI技术的核心差异,剖析大模型的能力边界、涌现机制与固有局限,深入解读幻觉问题、逻辑偏差等行业痛点的底层成因。此外,本书兼顾技术与人文,探讨大模型对人工智能发展、行业变革及人类智能的重塑与影响。
《大模型底层逻辑:解密人工智能的本质》全书语言通俗、逻辑清晰,兼顾知识性与可读性,既适合AI入门读者搭建系统认知,也能为从业者夯实底层理论基础,帮助读者褪去对AI的玄学滤镜,精准看透人工智能的技术本质与发展趋势。

作者简介
👤 刘鹏
清华大学博士,人工智能、大数据领域知名专家,原解放军理工大学教授、博士生导师。兼任中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、工信部云计算研究中心专家等社会职务.。
长期深耕大模型、云计算与大数据技术研究,主持四十余项科研项目,发表论文八十余篇,授权发明专利六十余项,斩获多项部级科技奖励。累计出版四十余部人工智能、大数据专业著作与教材,多部教材被全国各大高校选用,其中有图书位列计算机类中国高被引图书榜首。










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