《聚焦ChatGPT——生成式人工智能的应用与前沿》
作者：沈寓实 李岚 丁洁瑶 主编 靳中美 郭哲滔 刘星妍 许木娣 编著
定价：79.8元
出版日期：2025.08.01
微软生成式人工智能商业云首席技术总监等专家著作，解锁生成式人工智能的无尽可能
主要内容
在内容结构上，本书从基础到前沿，层层深入，逻辑严密，既适合为初学者打下坚实的基础，又为专业人士提供了深入研究的广阔空间。
本书适合对人工智能感兴趣的初学者、专业人士，以及相关行业从业者、政策制定者和法律专家阅读。
本书特色
名家推荐，专家背书：本书得到了多位院士的一致好评，认为本书内容丰富、思路清晰、实用性强，是生成式人工智能领域的一部佳作。
作者是行业内知名专家，其中李岚为微软生成式人工智能首席技术总监，具有丰富的理论和实践经验，为读者提供了最前沿的技术见解。
作者简介
沈寓实，博士，MBA，教授，自然科学研究员，格鲁吉亚国家科学院外籍院士，国家级特聘专家，中关村高端领军人才，“十四五”科技创新先锋人物， “中国改革开放海归 40 年 100 人”和“福布斯中国 • 青年海归菁英 100 人 • 影响力人物”入选者，北京市人民政府“留学人员创新创业特别贡献奖”获得者， “第十三届发明创业奖人物奖特等奖”和 “当代发明家”荣誉称号获得者。在网信领域有 20 年以上的科研和管理经验，网络空间战略专家，国际知名云计算、人工智能、大数据、网络安全、视频编解码和无线🛜通信专家，跨国公司高管，国际华人和科技社团领袖，在中美相关政产学研各界均有深厚渊源。长期致力于推进中国新一代网络计算体系核心技术的自主创新和国际合作，是“非冯诺依曼网络计算体系”的主要创造性提出者之一和主要实践者之一。拥有清华大学电子工程学士学位，美国加州大学圣迭戈分校电子计算机硕士和博士学位，以及美国华盛顿大学工商管理学硕士学位。飞诺门阵（北京）科技有限公司创始人、董事长及首席科学家，清华海峡院智能网络计算实验室主任；曾任微软全球华人协会（CHIME）主席、微软亚洲人力资源总会（Asian ERG）主席、微软云计算中国区总监、世纪互联集团副总裁及云 CTO 等职；曾促成微软云平台 Microsoft Azure 和国际云安全联盟（CSA）落地中国。
李岚，博士，教授，美国微软生成式人工智能商业云首席技术总监，格鲁吉亚国家科学院外籍院士，国家级特聘专家，清华大学珠三角研究院未来设计创新中心特聘专家。在生成式人工智能、自然语言方向深耕数十年。作为微软极少数华人高管和杰出技术代表，从头深度参与了微软在国际上掀起的 AGI 产业颠覆式的变革，以超前的眼光引领着此轮波澜壮阔、影响深远的全产业升级与转化。
本科毕业于清华大学，博士毕业于美国加州大学洛杉矶分校；毕业后加盟微软总部，历任高级软件『工程师』、高级项目经理、资深软件构架师等职；现任微软总部人工智能首席研发总监、技术合伙人，兼任西雅图清华校友会顾问；曾任西雅图清华校友会会长、微软华人协会（CHIME）副主席。
丁洁瑶，律师，就职于中国知名红圈律师事务所，在数字经济前沿领域具有丰富的法律服务经验，聚焦企业发展中面临的数据流动、产品合规及资本运作等核心议题，为企业提供覆盖技术研发、跨境运营、资本市场的全周期、一体化的法律服务。曾参与多项人工智能与数据合规领域国家级立法研究项目及多个行标、团标、行业白皮书的撰写与制定，深度了解人工智能与大数据行业的立法前沿与司法实践，受聘担任中国行为法学会数据要素法治决策咨询专家委员会专班成员。
目录
第一部分
人工智能与生成式人工智能/ 1
第1章 人工智能简史/ 2
1.1 计算机与人工智能：初生之时/ 2
1.2 人工智能学科的创立：早期探索/ 4
1.3 人工智能的初应用：成长期/ 6
1.4 人工智能实用化：专家系统与神经网络/ 7
1.5 智慧“双擎”：机器学习与神经网络的崛起/ 9
1.6 人工智能的沃土：大数据时代/ 10
1.7 人工智能的革命：深度学习与生成式人工智能的应用/ 11
1.8 人工智能的繁荣：无处不在/ 12
第2章 生成式人工智能概述/ 13
2.1 生成式人工智能简介/ 13
2.2 生成式人工智能的发展历程与挑战/ 14
第3章 生成式人工智能的理论基础与学派/ 16
3.1 生成式模型简介/ 16
3.2 生成式模型的种类：家族大事记/ 16
3.3 生成式模型的挑战与未来：无限可能/ 17
3.4 概率模型与贝叶斯学派/ 18
3.5 最大似然估计与频率学派/ 19
3.6 各学派的比较/ 20
3.7 贝叶斯学派与频率学派的比较/ 22
3.8 生成式模型与判别式模型的比较/ 23
第二部分
生成式人工智能的应用/ 27
第4章 自然语言处理/ 28
4.1 自然语言处理简介/ 28
4.2 主要的训练原理/ 30
4.3 文本生成/ 38
4.4 机器翻译/ 40
4.5 情感分析/ 44
第5章 计算机视觉/ 47
5.1 计算机视觉中的几个核心任务/ 47
5.2 基本的原理和方法/ 48
5.3 图像生成/ 49
5.4 图像分割/ 50
6.2 语音合成技术/ 58
第三部分
热点分析：聚焦ChatGPT/ 61
第7章 ChatGPT的技术原理与应用/ 62
7.1 ChatGPT简介/ 62
7.2 ChatGPT兴起的原因及意义/ 66
7.3 ChatGPT的技术核心/ 70
7.4 ChatGPT与其他『大语言模型』的核心区别/ 74
7.5 ChatGPT对Transformer模型架构的优化/ 107
7.6 ChatGPT的应用案例/ 117
第8章 AutoGPT/ 124
8.1 AutoGPT的技术特点/ 124
8.2 AutoGPT在各领域的应用/ 132
第四部分
人工智能巨头在生成式人工智能领域的竞争/ 139
第9章 人工智能产业竞争现状与时间线/ 140
9.1 人工智能发展的时间线/ 140
9.2 围棋高手—智能『机器人』️AlphaGo / 142
9.3 人工智能发展的其他关键节点/ 144
9.4 OpenAI的研究与应用/ 150
9.5 谷歌人工智能的研究与发展/ 151
9.6 微软人工智能的研究与发展/ 153
9.7 脸书人工智能的研究与发展/ 154
9.8 亚马逊人工智能的研究与发展/ 155
9.9 百度人工智能的研究与发展/ 157
9.10 生成式人工智能和多模融合大模型的竞争/ 158
9.11 多模融合技术的实例/ 161
9.12 多模融合的基本原理与应用/ 163
9.13 多模融合的发展经历/ 164
第五部分
入门与深造/ 167
第10章 如何入门生成式人工智能/ 168
第11章 深造与提高/ 171
11.1 学术研究方向与国际会议/ 171
11.2 跟踪前沿进展的方法和途径/ 176
第六部分
人工智能产业人才建设：地方政府和企业推动数字经济发展的新动能/ 179
第12章 人工智能产业人才建设/ 180
12.1 人工智能产业人才的构成/ 180
12.2 人工智能产业人才建设发挥重要作用/ 181
12.3 多方协同加快梯队建设速度/ 182
第13章 人工智能科学家/ 184
13.1 人工智能科学家的独特价值/ 184
13.2 地方政府引入人工智能科学家的必要性/ 185
13.3 “多管齐下”采取有效措施/ 185
第14章 人工智能卓越『工程师』/ 187
14.1 人工智能卓越『工程师』的魅力/ 187
14.2 具有代表性的人工智能卓越『工程师』/ 187
第15章 人工智能经营管理人才/ 192
15.1 传统行业的人工智能战略经营管理人才/ 192
15.2 人工智能原生科技企业经营管理人才/ 193
15.3 企业家层次的经营管理人才/ 193
15.4 中层管理者经营管理人才/ 194
15.5 小结/ 195
第16章 人工智能行业应用人才/ 196
16.1 人工智能行业应用专家/ 196
16.2 人工智能技能人才/ 198
16.3 地方政府应提供强有力的保障/ 199
16.4 总结与展望/ 201
第七部分
生成式人工智能的法律治理/ 203
第17章 生成式人工智能的全球监管态势/ 204
17.1 第一梯队国家的现状/ 205
17.2 主要第二梯队国家或地区的现状/ 207
17.3 主要第三、四梯队国家的现状/ 211
