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大模型工程化:AI驅動下的數據體系
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大模型在眾多領域得到了廣泛應用,促進了AI技術的整合和創新。然而,在實際應用過程中,直接將大模型應用于特定行業常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現數據體系的建設。本書分為6個部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發展與應用,從大模型的發展現狀展開,重點介紹大模型與數據體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施,涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數據寫入和高效數據分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數據資產,圍繞數據資產重塑、數據資產標準、數據資產建設、數據資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理,涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用,通過游戲領域的經營分析案例,系統地闡述如何實現業務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數據工程師閱讀,也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發者閱讀,還適合希望利用AI提升業務效率的企業決策者閱讀。

騰訊游戲數據團隊編著 ·人工智能 ·15.6萬字

AI落地:讓人工智能為你所用
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面對人工智能(AI)這一技術名詞和概念,你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地?面對人工智能產品爆發式涌現,你是否擔心它會奪走你的工作,進而產生恐慌和憂慮?面對日常見到的“人工智障”工具,你是否對人工智能產生過質疑?進入人工智能時代,你能夠做什么?需要掌握哪些技能?如何讓技術為自己服務?本書結合人工智能落地的方法和案例,采用通俗易懂的語言,為你揭開人工智能的面紗,教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景,以及評價其價值的方法,助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比,以便讓你了解技術,還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會,使讀者能夠在閱讀完本書內容后,對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外,閱讀本書,讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號:AI落地方法論,獲得課程、AI體驗工具。

王海屹 ·人工智能 ·14.3萬字

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