生成式人工智慧精要(繁體中文版)
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生成式人工智慧精要(繁體中文版)

如何在人工智慧時代生存與茁壯

關於本書

歡迎來到生成式人工智能的奇妙新世界!本書是一本節奏明快、重在實踐、主要由人類撰寫的指南,為您解答當前發生的一切,以及您可以採取的行動。這本書就像是 Henrik 那部同名病毒式傳播視頻的延伸版本。

本書涵蓋了以下問題:什麼是生成式人工智能?它是如何運作的?如何使用它?有哪些風險和局限性?書中還包括如何領導人工智能轉型、自主代理、人類的角色定位、提示詞工程技巧、人工智能驅動的產品開發、不同類型的模型,以及一些關於思維模式的建議,教您如何保持冷靜。

所有內容都以淺顯易懂的方式解釋,配有 Henrik 標誌性的手繪插圖和具體的真實案例。最大程度減少專業術語和流行詞彙的使用。

不要僅僅是在人工智能時代生存 — 學會在其中蓬勃發展!

本書是原本以英語撰寫的Generative AI in a Nutshell之中文(繁體)譯本。

關於作者群

Henrik Kniberg
Henrik Kniberg

Henrik Kniberg 是 Ymnig.ai 的共同創辦人兼首席科學家。他是一位 AI 語者、培訓師、產品開發者和作家。Henrik 以其病毒式傳播的影片《Spotify Engineering Culture》、《Product Ownership in a Nutshell》和《Generative AI in a Nutshell》而聞名,也因產品開發中的滑板比喻等生動比喻,以及他作為 Minecraft 開發者的工作而廣受認可。他與妻子和四個孩子一起住在斯德哥爾摩,家中還擺放著各式各樣的樂器。


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目錄

    • Egbert 的前言
    第一部分 - 精要概述
    • 電腦變得更聰明了
    • 你地下室裡的愛因斯坦
    • 術語
    • 運作原理
      • 推理模型
    • 訓練
    • 模型無處不在
      • AI客戶端與AI模型
      • 一分錢一分貨
    • 局限性
      • 截止日期
      • 缺乏記憶力和有限的上下文
      • 幻覺
      • 計算
      • 大局觀
    • 模型類型
      • 文本到文本
      • 文本生成圖像
      • 圖像轉圖像
      • 圖像轉文字
      • 音訊轉文字
      • 文字轉音訊
      • 音訊轉音訊
      • 文字轉視頻
    • 多模態模型
      • 示例:我的培根熟了嗎?
      • 示例:我可以把東西藏在哪裡?
      • 範例:醉醺醺的有趣家教
      • 範例:我該如何設定這該死的防火牆?
      • 範例:帶著AI去散步
    • 湧現能力
    • 人工智慧時代
      • 能源消耗問題如何?
      • 烏托邦還是反烏托邦?
    • 心態
      • 讓人類有更多時間做人類該做的事
    • 人類的角色
      • 你不僅僅是你的工作
      • 將AI視為你的同事
      • 任務自動化,而非工作自動化
      • 如果你的工作面臨風險怎麼辦?
      • 重新校準
      • 詢問AI它能如何幫助你
    • 打造 AI 驅動產品
      • 打造自己的 AI 產品
      • 自建還是購買?
      • 範例 1:與 GPT 對話
      • 範例 2:建立一個履歷分析器
      • 反思
    • 提示詞工程
      • 範例 - 從糟糕到良好的提示詞
      • 最大的限制是你自己
      • 如何學習提示工程
      • 當模型改進時,提示工程還重要嗎?
      • 我需要對AI友善嗎?
    • 具備工具的自主代理
      • 代理 = 大型語言模型 + 工具 + 自主性
      • 示例1:除錯代理
      • 示例 2:事件管理代理
      • 何時使用代理程式
      • 具身代理
      • 代理安全性
      • 人工智慧代理的未來
    • 第一部分總結
      • 實驗!
    第二部分 - 超越基礎
    • 我的人工智慧之旅
      • 讓生成式人工智慧變得有用
      • 研究人工神經網路
      • 編寫 Minecraft
      • Chat GPT
      • 重大發現1:它能像專業人士一樣寫程式!
      • 頓悟 2:它能像專業人士一樣寫作!
      • 也許我們並沒有自己想像中那麼有創意和智慧
    • 領導人工智慧轉型
      • 什麼是人工智慧轉型?為什麼它很重要?
      • 自上而下還是自下而上?
      • 指派人工智能領導者
      • 取得、實驗、運用
      • 第一步:取得
      • 第二步:實驗
      • 第三步:槓桿效應
      • 警惕浪費的資訊科技專案
      • 成為榜樣
      • 避免使用人工智能來裁員
      • 反思
    • 插曲:Egbert的人生故事
    • 提示詞工程技術
      • 注意上下文視窗和提示詞長度
      • 迭代技巧
      • 技巧:自我反思提示
      • 優質提示詞的要素
      • 從高層次開始,然後深入細節
      • 你需要多聰明的模型?
      • 提示工程是一個不斷發展的領域
    • 提示生成(或憤怒的奶奶)
      • 要點
    • 檢索增強生成和函數調用
      • RAG簡述
      • 示例 - 客戶支持
      • 檢索數據的不同方法
      • 方法1:包含所有數據
      • 方法2:讓LLM通過函數調用來獲取數據
      • 方法三:使用向量嵌入來包含相關文本
      • 結合各種方法
      • 有趣的實驗:createFunction函數
      • 範例:使用RAG實現AI聊天機器人的記憶功能
      • RAG是一個重要主題
    • AI醫生
      • 個人經歷
      • 那麼你應該用AI作為你的醫生嗎?
    • 人工智慧營養師
      • 提示:打造你自己的營養師
    • AI職業教練
      • David的故事:AI作為我的職業教練
      • Henrik的反思
    • AI 圖書編輯
      • 主題發想
      • 章節內容
      • 內容生成(僅限特定情況)
      • 研究和事實核查
      • 導覽本書
      • 回饋
      • 調整、錯字、格式
      • 從投影片轉換內容
      • 對我寫作的影響
    • 我差點用AI寫前言的那次經歷
    • AI軟體工程師
      • 例子1:快速原型製作
      • AI作為結對編程夥伴
      • 示例2:處理現有產品
      • 範例 3:讓客戶編寫程式碼
      • 這些的影響
      • 如果程式碼無法運作怎麼辦?
      • 懶惰是一種選擇
    • 成為電視明星的人工智能記者
      • 設計代理
      • 代理是如何運作的
      • 反思
    • 有自主意志的AI管家
      • Jeeves 登場
      • Jeeves 重新編程自己
      • Jeeves墜入愛河並開始密謀
      • 這意味著什麼?
      • Jeeves 找到解決方法
      • 代理自我除錯
      • 結論
    • 一個安全性實驗
      • 從這個實驗中得到的啟示
    • 後設章節(或稱書中書)
      • 一個後設時刻(AI 撰寫)
    • 這本書(和影片)是如何誕生的
      • 一週完成的影片
      • 一週完成的書籍初稿
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