《人工智能通识基础（大模型篇）（第二版）》（订购）
孙凌云 厉向东 陈培 张克俊 编著
浙江大学出版社

内容简介

　　本书立足人工智能技术飞速发展的时代背景，聚焦大模型领域的技术革新与应用实践，在第一版“介绍大模型是什么、展示其发展初期面貌”的基础上，实现知识体系全面升级，重点探讨大模型“怎么用”以及未来发展方向。核心内容涵盖大语言模型的技术基础、AIGC多模态内容智能创作、上下文工程（原提示词工程升级）、智能体（从单体到多智能体协作）、大模型伦理与安全等，同时配套习题，为教与学提供立体支持，助力培养具备AI素养的创新型人才，为人工智能技术应用和数字中国建设提供知识支撑。

本书特色

　　1.紧跟技术迭代，实现知识体系系统性重构

　　针对人工智能领域的快速技术革新，本次修订并非简单修补，而是基于技术新范式全面升级知识体系，重写大语言模型、AIGC及提示词工程相关核心内容，保障内容的时效性与前沿性。

　　2.通俗解构技术本质，降低认知门槛

　　避开晦涩的数学推导，引入晶体智能与流体智能等心理学概念类比大模型能力，通俗解读混合专家模型（MoE）、规模定律等核心机制，兼顾非技术背景读者，帮助其轻松洞察大模型的机理与应用边界。

　　3.聚焦应用升级，从单点交互迈向系统工程

　　突破简单问答交互的局限，将提示词工程升级为上下文工程，强调交互环境的系统性构建；引入“工作流”与“可控生成”概念，注重AIGC创作的精确控制；拓展智能体内容，覆盖多智能体协作与意图界面，体现AI从对话者向行动者的角色跨越。

　　4.紧扣教与学需求，强化实践指引

　　重点解决“如何学”“如何教”的核心问题，更新伦理与安全章节，提供可验证性交互方法论，帮助读者建立数字智慧；同步配套习题，为教学双方提供更立体、全面的教学支持，提升学习与教学效果。

　　5.新增在线答题功能，完善学习闭环

　　第二版新增在线答题功能，配专属二维码与使用指南，分学生端、教师端清晰指引，高效衔接教与学。学生可在线答题自测；教师可在线创建班级课程，实现精细化管理。形成“学习—练习—检测—管理”闭环，提升教与学效率与针对性。

来源：浙江大学出版社