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内容大纲
本书的重点在于介绍人工智能大模型的基本概念、能力边界及其高效的使用方法，而非深入剖析机器学习、深度学习的复杂数学原理或算法细节。目标是让学生快速上手，理解“如何用”和“能用来做什么”。本书致力于推动一种与时代发展相适应的学习模式。对于学习者而言，我们鼓励将AI大模型视为强大的认知助手和学习伙伴。在学习过程中，应尽早开始尝试使用AI工具辅助理解、探索和实践，形成“在使用AI中学习AI”的习惯。对于教学者，我们随书提供了教学大纲作为参考。本书力求反映最新的大模型技术进展和应用范式。 -
作者介绍
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目录
第1篇 引言：迈入智能时代
第1章 AI浪潮：知识革命与社会变革
1.1 导学
1.2 基本概念：判别式AI、生成式AI与大语言模型
1.3 超越语言：多模态AI与世界模型
1.4 知识的三个空间：人类、多媒体与大模型
1.5 知识获取的革命：精度、速度与交互的演进
1.6 人机协作：加速社会发展的新范式
1.7 产业新格局：AI生态的构建
1.8 智能新基建：驱动科技创新加速引擎
1.9 人机协作新范式：多元模式共存与选择
1.10 本章小结
1.11 课后练习
第2章 通用人工智能：曙光、度量与展望
2.1 导学
2.2 是AGI的火花，还是幻影？
2.3 核心概念：理解AGI与ASI
2.4 丈量智能：AGI标尺的探索、实践与争议
2.5 大模型能力评测实践：基准与挑战
2.6 前路展望：持续进步的轨迹与认知局限
2.7 本章小结
2.8 课后练习
第2篇 基础：大语言模型的基本原理
第3章 大语言模型：技术基础
3.1 导学
3.2 什么是模型
3.3 判别式AI与生成式AI
3.4 什么是GPT：理解核心技术
3.5 大语言模型的发展巡礼
3.6 成功的基石：大模型的三个关键因素
3.7 铸造智能：大语言模型的训练过程
3.8 本章小结
3.9 课后练习
第4章 大语言模型：能力边界
4.1 导学
4.2 理解“裸模能力”：大模型的基础本领
4.3 核心语言处理能力
4.4 认知交互与模拟能力
4.5 专门应用能力
4.6 局限性一：信息过时问题
4.7 局限性二：专业知识深度不足
4.8 局限性三：幻觉现象的挑战
4.9 局限性四：逻辑与推理的短板
4.10 本章小结
4.11 课后练习
第5章 大语言模型：优化方法与应用构建
5.1 导学
5.2 优化方法概览：微调、RAG与提示词工程
5.3 微调：让大模型“更懂你”
5.4 检索增强生成：让模型“先查资料，再作答”
5.5 提示词工程：作为轻量级优化方法
5.6 优化路径的选择逻辑与组合
5.7 工程转化：从裸模型到通用聊天应用的构建之路
5.8 本章小结
5.9 课后练习
第3篇 应用：AIGC与智能体
第6章 AIGC：多模态内容的智能创作
6.1 导学
6.2 多模态AI的加速演进之路
6.3 智能内容合成（AIGC）
6.4 新的内容生态：PGC、UGC与AIGC的互动
6.5 本章小结
6.6 课后练习
第7章 智能体：赋予AI自主行动的能力
7.1 导学
7.2 什么是智能体
7.3 智能体实例：从概念验证到前沿探索
7.4 智能体的内部结构：四大核心模块
7.5 智能体工作流：理论、实践与平台赋能
7.6 智能体之间的协同工作
7.7 本章小结
7.8 课后练习
第4篇 素养：人机交互的基础能力
第8章 提示词工程：与AI高效对话
8.1 导学
8.2 核心原则与思维链：构建有效提示的基石
8.3 常用提示词策略
8.4 结构化提示：使用提示词框架
8.5 引导思考：在提示词中融入思维模型
8.6 提升推理：高级策略与技术
8.7 工具增强：扩展提示词的能力边界
8.8 常见提示词陷阱规避与模型选择策略
8.9 提示词工程的未来趋势与伦理思考
8.10 本章小结
8.11 课后练习
第9章 信息辨别：批判性思维与事实核查
9.1 导学
9.2 AI生成信息的风险：幻觉与虚假信息
9.3 批判性思维：“事实侦探”的心态养成
9.4 核心技能：事实核查方法
9.5 识别AI生成痕迹的局限性
9.6 利用专业事实核查资源
9.7 本章小结
9.8 课后练习
第10章 伦理规范：AI的负责任使用之道
10.1 导学
10.2 大模型的五大伦理挑战
10.3 安全使用：警惕滥用与保护个人安全
10.4 学术诚信：AI辅助的合理边界
10.5 AI治理：全球视野下的规则、倡议与中国实践
10.6 负责任AI的行动指南
10.7 本章小结
10.8 课后练习
第5篇 协同：人机共进的认知增强
第11章 人机协同（一）：认知策略层——学会学习与思考
11.1 导学：人机增强型认知协同框架概览
11.2 认知策略层：AI辅助优化元认知
11.3 策略实践之内容梳理：AI辅助信息概括与结构化
11.4 策略实践之概念澄清：AI辅助深度理解与多维表征
11.5 策略实践之自我评估：AI辅助学习检测与反馈获取
11.6 策略实践之创意启发：AI辅助拓展思路与创新构思
11.7 策略实践之目标规划：AI辅助任务分解与学习计划
11.8 认知策略的综合运用
11.9 本章小结
11.10 课后练习
第12章 人机协同（二）：方法实践层——优化研究与工作流程
12.1 导学
12.2 方法实践层：AI赋能结构化流程执行
12.3 实践探索之研究选题：AI辅助发现研究方向与评估可行性
12.4 实践探索之文献管理：AI辅助高效处理与组织学术资源
12.5 实践探索之研究方案设计：AI辅助规划与草拟研究框架
12.6 实践探索之结构化笔记：AI辅助构建个人知识网络
12.7 实践探索之数据分析与解释：AI辅助代码生成与结果解读初步
12.8 实践探索之写作流程优化：AI辅助提升学术与专业写作效率
12.9 方法实践的综合运用
12.10 本章小结
12.11 课后练习
第13章 人机协同（三）：技能执行层——增强具体操作效能
13.1 导学
13.2 技能执行层：AI提升具体任务操作效率与质量
13.3 技能提升之编程与调试：AI辅助代码生成、解释与查错实践
13.4 技能提升之数据可视化制作：AI辅助图表类型建议与代码生成实践
13.5 技能提升之文本撰写与润色：AI辅助各类实用文体写作与优化实践
13.6 技能提升之多语言处理：AI辅助外语翻译与学习实践
13.7 技能提升之信息检索与获取：AI辅助高效精准定位与整合信息实践
13.8 技能执行的综合运用
13.9 本章小结
13.10 课后练习
参考资料
附录
附1：代表性提示词框架、常用思维模型和应用实例
附2：AI辅助学习科研框架
附3：AI赋能大学生学业任务框架（专业特化层示例）
后记：一次人机协同的探索
人工智能工具使用声明
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