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| 內容簡介： |
近十年，人工智能革命由深度学习掀起，Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun——深度学习开创者，以及像他们一样信仰这一理论是解决当下AI难题的专家们，已经将多层神经网络等深度学习架构应用于计算机视觉、语音识别、NLP和机器翻译等领域，开创了AI 1.0革命。而如今，以DALL-E、ChatGPT等大模型预训练掀起了AIGC新一轮浪潮，被称为AI 2.0革命？在两次革命浪潮下，未来十年人工智能产业会涌现哪些新技术和新应用？
为解答这个问题，CSDN《新程序员》编辑部特邀70多位AI产业界资深技术和管理专家，就“人工智能新十年”为主题，梳理AI技术专业领域的前沿观点、理论研究、实践案例，以及技术选型等内容，通过人物访谈、理论思考，以及案例解读等内容形式呈现。
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| 目錄：
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卷首语：人工智能新十年——变与不变
进入智能新时代
对话Pod之父Tony Fadel:我们曾想在三十年前创造智能手机page:6
对话凯文·凯利：A会取代人的90%技能，并放大剩余的10%page.12
对话Thoughtworks亚太区总裁Kristan Vngrys;人类与大模型应该双向弃赴page.19
对话李彦宏：Al大模型时代，应用开发机会比移动互联网大十倍page.26
开源英雄专栏|崔宝秋国际开源经验在小米开花paoe.3
开源英雄专栏|贾扬清开源A框架Caffepage.43
CSDN创始人蒋涛：现在就是成为“新程序员”的黄金时刻!page.49
机遇与挑战：大模型 AGC引领人工智能的下一个十年page.55
确定性vs非确定性：GPT时代的新编程范式page.59
ChatGPT标志着A进入Phone时刻
新技术
专题导读：当人工智能进入大模型时代page.67
深度部析ChatGPT类大语言模型的关键技术page.71
ChaGPT类大语言模型为什么会带来“神奇”的涌现能力?page.75
ChatGPT 还没达到“基础模型”状态，国产大模型“速 胜论”不靠谱！ page.102
深入解读AIGC数据生成学习新范式Regeneration Learning page.106
NLP奋发五载，AGI初现曙光 page.110
文生图模型的关键问题和发展趋势 page.118
产业级深度学习框架和平台建设的实践与思考 page.122
技术揭密：腾讯混元AI大模型是如何训练的？ page.127
从AI计算框架到融合计算框架——MindSpore的创新与实践 page.132
下一代AI：数据和模型的合作共生 page.139
结构化数据自动机器学习的实践 page.142
深入AutoML技术及工程实践 page.146
AI编程：边界在哪里？ page.151
基于预训练的代码理解与生成 page.154
大型语言模型（LLM）时代下的代码生成 page.160
基于LLM的自动化测试实践 page.166
新应用
专题导读：通用人工智能下的应用颠覆 page.173
感知和地图的融合：大势所趋的一体两面 page.176
车载智能芯片的新十年 page.180
通向可靠安全的自主无人系统 page.184
智能电动汽车行业的机遇及背后的核心技术 page.189
自动驾驶感知技术的演进与实践 page.193
AI多源融合感知的车路协同系统实践 page.200
面向推荐的汽车知识图谱构建 page.204
招商银行知识图谱的应用及实践 page.212
互联网音频业务全球化的人工智能技术实践和未来展望 page.216
系统性创新，正成为AI变革智能制造的新动能 page.221
人工智能技术在空间组学分析中的实践 page.225
如何架构文档智能识别与理解通用引擎？ page.230
从世界杯谈起，人工智能如何渗透体育？ page.238
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