技术创新与风险投资

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出版者:中国金融出版社
作者:
出品人:
页数:255
译者:
出版时间:2000-05
价格:32.00
装帧:平装
isbn号码:9787504923110
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

深度学习在自然语言处理中的前沿进展 本书简介 本书聚焦于深度学习在自然语言处理(NLP)领域近五年的突破性进展与未来发展趋势。它旨在为高等院校相关专业的师生、自然语言处理领域的研究人员、以及希望深入理解和应用前沿AI技术的工程师提供一本全面、深入且具有高度实践指导价值的参考著作。 本书结构严谨,内容涵盖了从基础理论到最新模型架构的多个维度,尤其侧重于Transformer架构的演进、大规模语言模型(LLM)的训练范式、以及模型在复杂认知任务中的应用。我们力求在保持学术严谨性的同时,以清晰的逻辑和丰富的案例,揭示这些复杂模型背后的数学原理与工程实现细节。 --- 第一部分:深度学习基础与NLP的范式转变 本部分首先回顾了深度学习在NLP领域的基础理论,特别是词嵌入(Word Embeddings)的局限性,并详细阐述了注意力机制(Attention Mechanism)的革命性意义。 第一章:从循环网络到序列建模的飞跃 本章首先回顾了循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)在处理序列数据中的经典应用与内在缺陷,特别是梯度消失/爆炸问题对长距离依赖建模的制约。随后,本书将重点介绍自注意力机制(Self-Attention)的数学定义,包括查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量的计算过程,以及多头注意力(Multi-Head Attention)如何并行捕捉不同特征子空间的信息。我们通过详细的图解和伪代码,阐明注意力机制如何打破了序列处理的顺序依赖,为并行化计算奠定了基础。 第二章:Transformer架构的深度剖析 Transformer模型是现代NLP的基石。本章将超越标准的“编码器-解码器”结构描述,深入探讨其核心组件的精妙设计。我们将分析层归一化(Layer Normalization)在模型稳定训练中的作用,以及前馈网络(Feed-Forward Network)在特征空间映射中的角色。特别地,本书将详细对比因果掩码(Causal Masking)在生成模型(如GPT系列)中的应用,与双向掩码(Bidirectional Masking)在理解模型(如BERT系列)中的应用差异,并量化不同位置编码(Positional Encoding)方法(如绝对位置编码、相对位置编码、旋转位置编码RoPE)对模型性能的影响。 --- 第二部分:大规模语言模型的构建与优化 随着模型参数规模的爆炸式增长,LLM的训练、对齐与部署成为核心研究方向。本部分将详细介绍当前主流LLM的训练范式、效率优化手段以及指令遵循能力的关键技术。 第三章:预训练策略与数据工程 LLM的成功高度依赖于海量、高质量的训练数据。本章首先讨论了数据清洗、去重与过滤的标准流程,并深入分析了不同语料库(如Common Crawl、书籍、代码库)的内在偏见与互补性。在模型构建方面,本书详细对比了自回归(Autoregressive)、自编码(Autoencoding)和混合(Hybrid)预训练目标的数学公式,并通过实际案例分析了这些选择对下游任务的影响。我们还将探讨Chinchilla法则等关于模型规模与数据规模平衡的最新研究成果。 第四章:高效微调与模型对齐技术 从基础预训练模型到能有效服务于人类需求的指令遵循模型,需要精细的对齐(Alignment)过程。本章将详述指令微调(Instruction Tuning)的流程与关键挑战。随后,我们将聚焦于参数高效微调(PEFT)技术,例如LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning和Prompt Tuning的原理、内存占用分析及性能对比。最后,本书将详细阐述基于人类反馈的强化学习(RLHF)框架,特别是奖励模型(Reward Model, RM)的训练、PPO(Proximal Policy Optimization)算法在LLM对齐中的应用及其收敛性考量。 --- 第三部分:模型的高级应用与跨模态扩展 本部分将视角从纯文本转向模型在实际复杂应用中的表现,并探讨NLP与其他AI领域的融合趋势。 第五章:推理、知识提取与具身智能 高效的推理是LLM走向实用的关键。本章将分析量化(Quantization)技术(如INT8、FP8)对模型精度和推理速度的影响,以及KV缓存优化在生成过程中的重要性。在知识应用方面,本书将深入探讨检索增强生成(RAG)的架构设计,包括高效的向量数据库选择、重排(Re-ranking)策略,以及如何整合外部知识源以缓解模型“幻觉”问题。此外,我们还将介绍LLM如何作为复杂任务的规划器(Planner)应用于具身智能(Embodied AI)任务中。 第六章:多模态融合与世界模型的构建 NLP的未来在于与其他感官信息的融合。本章将探讨当前最前沿的多模态模型设计,特别是如何通过共享嵌入空间或跨模态注意力机制,实现文本、图像、音频的有效对齐。本书将分析CLIP、BLIP等模型的视觉-语言对齐机制。最后,我们将讨论“世界模型”(World Model)的概念在大型生成模型中的体现,即模型如何通过学习到的潜在表征来模拟和预测现实世界的动态,这是实现通用人工智能(AGI)的重要路径。 --- 结语:未来展望与开放性挑战 本书的最后将总结深度学习在NLP领域所取得的里程碑式成就,并清晰指出当前亟待解决的开放性挑战,包括:模型可解释性(XAI)、处理长篇幅复杂推理的稳定性、以及确保AI伦理与安全的持续努力。本书旨在激励读者不仅仅停留在应用层面,更能参与到这些前沿基础问题的探索与解决中。

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读后感

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用户评价

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阅读过程中,我被作者对“技术创新”与“风险投资”之间相互作用机制的解读深深吸引。他并没有将两者割裂开来,而是将它们视为一个有机整体,共同推动着产业的进步和经济的发展。书中关于“创新生态系统”的论述,让我看到了技术创新如何孕育出新的商业模式,而风险投资又如何为这些模式的实现提供资金和资源支持。我印象最深刻的是,作者通过一系列的案例分析,揭示了风险投资在识别和孵化早期创新技术方面的关键作用。他解释了为什么风险投资家能够比传统金融机构更愿意承担高风险,去投资那些尚未成熟但具有颠覆性潜力的技术。这其中涉及到对未来趋势的判断、对技术潜力的洞察,以及对创业团队的信任。我学到了,风险投资不仅仅是简单的“钱给钱”,更是一种“智慧资本”的注入,它为技术创新提供了从概念到落地的全方位支持。书中对“风投的退出策略”的分析也十分到位,让我理解了VC如何通过IPO、并购等方式实现投资回报,以及这些退出机制如何反过来激励更多的创新和投资。这本书让我觉得,理解技术创新和风险投资的内在联系,对于把握时代发展的脉搏至关重要,它能够帮助我们识别未来的机会,规避潜在的风险。

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这本书的封面设计就非常吸引我,那种沉稳而又不失活力的色调,搭配上简洁却极具力量感的字体,立刻勾起了我对“技术创新”这个概念的好奇心。翻开书页,一股浓厚的学术气息扑面而来,但并非那种让人望而却步的枯燥,而是带着一种对未知探索的渴望。作者的开篇就将我引入了一个宏大的叙事框架,从历史长河中技术变革的脉络梳理,到当前时代创新浪潮的汹涌澎湃,都描绘得淋漓尽致。我尤其喜欢他对那些颠覆性技术的细致剖析,不仅仅是罗列它们的出现,更深入地探讨了这些技术诞生的土壤、孕育过程中的挑战,以及它们如何一步步改变了人们的生活方式和社会结构。举例来说,他对互联网从一个单纯的信息传递工具演变成如今无所不在的数字生态系统的描述,让我对技术发展的内在逻辑有了更深刻的理解。他没有停留在表面,而是挖掘了那些隐藏在技术背后的思想观念、社会需求以及资本的力量。这种深度和广度,让我觉得这本书不仅仅是关于技术,更是关于人类智慧的结晶和文明进步的驱动力。我对书中关于未来技术趋势的预测也充满期待,虽然我明白任何预测都带有不确定性,但作者基于现有理论和发展趋势的分析,为我提供了一个非常有价值的思考维度,让我能够更好地审视自己所处的时代,并对未来的可能性进行合理的想象。这本书让我认识到,技术创新并非空中楼阁,而是与社会、经济、文化紧密相连的复杂生态系统。

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我一直认为,理解一个行业的成功之道,离不开对其背后运作逻辑的深刻洞察,而这本书在这方面无疑做得非常出色。作者在书中对于“技术创新”的阐述,不仅仅停留在技术本身的介绍,更挖掘了技术创新的驱动因素、发展模式以及它对社会经济产生的深远影响。我特别关注书中关于“如何将实验室里的科学发现转化为具有市场价值的产品”的讨论,这中间涉及的技术转化、商业模式设计以及市场推广等一系列复杂环节,作者都进行了细致的解读。而“风险投资”的部分,则为我揭示了那些推动创新走向成功的关键力量。他解释了风险投资家是如何通过识别那些具有颠覆性潜力的初创企业,并为其提供资金、资源和智力支持,从而加速技术创新的商业化进程。我从中学习到了,风险投资不仅仅是一种金融工具,更是一种推动社会进步的“赋能者”。书中对“风险投资在不同产业发展阶段的作用”的分析也让我印象深刻,它帮助我理解了为什么在某些产业的萌芽阶段,风险投资是必不可少的催化剂。这本书让我认识到,技术创新和风险投资是相互依存、相互促进的,它们共同构成了现代经济发展的强大引擎。

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这本书给我带来的最直接的感受是,它不仅仅是一本关于技术和投资的书,更是一本关于“未来”的书。作者以敏锐的洞察力,将当前正在发生的种种技术变革与未来的可能性紧密联系起来,为读者勾勒出一幅令人振奋的图景。他对人工智能、生物技术、新能源等前沿科技的深入剖析,让我看到了它们在未来社会可能扮演的角色,以及它们将如何重塑我们的生活。同时,他也并没有回避这些技术发展可能带来的风险和挑战,比如伦理问题、就业结构变化等等。而风险投资,在作者的笔下,又成为了实现这些未来愿景的关键驱动力。他解释了风险投资家如何通过识别和投资那些最具颠覆性的技术,来加速这些技术的成熟和应用。我尤其欣赏书中对于“风险投资如何在高不确定性环境下做出决策”的探讨,这让我意识到,成功的风险投资不仅仅依赖于技术本身的先进性,更需要对市场趋势、政策导向以及宏观经济环境的深刻理解。这本书让我对未来充满了好奇和期待,也让我更加理解了,为什么掌握技术创新和风险投资的规律,对于把握未来至关重要。

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这本书给予我最深刻的启示是,技术创新并非孤立的存在,而是深深地根植于一个动态的社会经济环境中。作者在书中对“技术创新”的梳理,让我看到了不同时代、不同文明下创新活动的多样性,以及它们对社会进步所产生的不同影响。他并没有止步于对技术的描述,而是深入探讨了技术创新背后的社会需求、政策导向以及文化土壤。而“风险投资”部分,则为我揭示了在这个复杂环境中,如何为创新注入活力和实现其价值的关键。我特别欣赏书中关于“风险投资如何成为连接创新者和市场的桥梁”的阐述。他解释了风险投资家如何通过识别有潜力的技术和创业团队,并为其提供资金、资源和专业指导,从而加速创新成果的商业化进程。我从中学习到,风险投资不仅仅是一种资金的输送,更是一种智慧的引导和资源的整合。书中对“风险投资在支持不同发展阶段的创新项目中的作用”的分析也让我印象深刻,它让我理解了为什么在创新的早期阶段,风险投资所扮演的角色尤为重要。这本书让我更加清晰地认识到,技术创新和风险投资是相互依存、共同发展的一个有机整体,它们共同塑造着我们所处的时代。

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我一直对那些能够驱动社会进步和改变人类生活方式的力量充满好奇,而这本书无疑触及到了其中最核心的部分。作者在书中对“技术创新”的论述,让我看到了从蒸汽机到互联网,再到如今的人工智能,那些伟大的科技突破是如何一步步推动人类文明向前迈进的。他并没有仅仅停留在技术本身的介绍,而是深入探讨了技术创新背后的驱动因素,比如科学精神、市场需求以及资本的助力。而“风险投资”部分,则为我揭示了资本在加速这些创新落地和普及过程中所扮演的关键角色。我特别欣赏书中关于“风险投资如何识别和孵化那些具有颠覆性潜力的早期技术公司”的详细解读。他解释了风险投资家是如何通过深入的市场调研、技术评估以及对创业团队的深入了解,来判断一个项目的成败,并为其注入成长的动力。我学习到,风险投资是一种对未来的价值判断,它需要敏锐的洞察力和果敢的决策。书中对“风险投资在不同经济周期下的表现”的分析也让我印象深刻,它揭示了这个行业在应对市场波动时所展现出的灵活性和韧性。这本书让我对那些推动创新和变革的个人与资本,有了更深的理解和尊重。

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本书作者的文字功底非常扎实,语言表达既严谨又不失生动。他擅长用清晰的逻辑和翔实的论据来支撑自己的观点,并且能够将复杂的技术和金融概念用通俗易懂的方式呈现出来。我尤其喜欢他在书中运用的大量真实案例,这些案例的选取非常具有代表性,涵盖了不同时期、不同行业的成功和失败的经验,让我在学习理论知识的同时,也能感受到实践的魅力。例如,他对那些曾经默默无闻的初创公司如何通过技术创新和风险投资实现飞跃的描述,读起来就如同观看一部励志电影,充满了鼓舞人心的力量。我发现在阅读过程中,我不仅是在吸收知识,更是在培养一种对创新和投资的敏感度。作者通过引导我思考“为什么”和“怎么样”,让我能够从更深层次去理解事物的发展规律。他对那些技术创新的早期阶段所面临的挑战,以及风险投资如何在这些挑战中扮演关键角色的描绘,让我对这个充满不确定性的领域有了更深的敬畏之心。这本书对我最大的启发在于,它让我明白,无论是追求技术创新还是进行风险投资,都需要一种长远的眼光、坚定的信念和不断学习的精神。

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从一个对商业世界充满好奇的普通读者角度,这本书为我打开了一扇认识“资本与创新”之间复杂关系的窗户。作者在书中对于“技术创新”的描述,让我看到了那些改变世界的科技突破是如何产生的,以及它们是如何一步步渗透到我们生活的方方面面。他没有局限于某个单一的技术领域,而是从更广阔的视角,展现了技术创新在不同产业、不同场景下的应用和影响。而“风险投资”的部分,则让我理解了那些驱动这些创新项目落地和成长的力量。我尤其欣赏书中关于“风险投资家是如何选择并支持那些具有颠覆性潜力的初创企业”的解读,这其中涉及到的市场判断、技术评估、团队考察以及商业模式分析,都让我受益匪浅。我学习到,风险投资并非盲目冒险,而是基于对未来趋势的深刻洞察和对创新潜力的精准把握。书中对“风险投资如何应对市场变化和技术迭代”的分析也让我印象深刻,它揭示了这个行业在不断适应和进化的过程中所展现出的韧性和智慧。这本书让我对那些能够改变世界的创新者和推动这些创新者走向成功的资本,有了更深刻的理解和敬意。

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从读者的角度来看,这本书的结构安排非常合理。它似乎循序渐进地引导读者进入技术创新和风险投资的世界。首先,作者可能从宏观的视角切入,梳理了技术创新的历史演变和社会影响,为读者建立了一个基础的认知框架。接着,他可能逐步聚焦到技术创新本身的各个方面,比如创新模式、创新驱动力以及创新过程中遇到的瓶颈。在有了对技术创新有了初步的了解之后,作者很自然地引出了风险投资这个概念,并详细解释了它的起源、发展以及在推动技术创新中的核心作用。我特别期待看到书中是如何阐述“风险投资家是如何发现和评估有潜力的技术创新项目的”,以及“风险投资的各个阶段(种子轮、天使轮、A轮、B轮等)的特点和投资逻辑”。另外,我认为书中对于“如何构建一个健康的创新生态系统,促进技术创新与风险投资的良性互动”的讨论,也会非常有价值。如果书中还能提供一些关于“如何在技术创新的早期阶段吸引风险投资”的实践性建议,那将更加完美。总体而言,我对这本书的内容布局和逻辑递进表示高度认可,相信它能够为读者提供一个全面而深入的学习体验。

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我一直对“风险投资”这个领域充满浓厚的兴趣,因为它似乎是连接梦想与现实的关键桥梁。而这本书,恰恰在这方面给了我意想不到的惊喜。作者在书中对风险投资的运作模式、核心逻辑以及参与者的角色进行了详尽的阐述。他不仅仅是简单地介绍VC如何投资,而是深入剖析了风险投资家在评估项目时的考量因素,从市场潜力、团队能力到技术壁垒,每一个环节都解读得非常透彻。我特别欣赏作者在书中对“风险”本身的定义和管理方式的探讨。他指出,风险并非仅仅是失败的可能性,更是一种机遇与挑战并存的状态,而有效的风险管理,是确保投资成功的关键。书中列举了许多不同行业的案例,无论是早期的互联网公司,还是近期的生物科技领域,都为我展示了风险投资如何扮演催化剂的角色,将充满潜力的初创企业推向成功。我特别对书中关于“投前尽职调查”和“投后管理”的章节印象深刻。作者详细讲解了VC在投资前如何进行细致的市场调研、技术评估和财务分析,以及在投资后如何通过资源整合、战略指导和人才输送来帮助企业成长。这种系统性的论述,让我对风险投资这个行业有了更加全面和立体的认识。我感觉这本书能够帮助我理解,为什么有些看似风险巨大的项目,在经过审慎的评估和周密的规划后,能够获得丰厚的回报,而有些看似稳妥的投资,却可能因为忽视了潜在的风险而功亏一篑。

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做论文的时候读的,深度不高

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