计算机爆款新书TOP5：大模型与AI实战指南

好书推荐
1

近期爆款计算机新书TOP5盘点，聚焦AI大模型实战应用！从底层原理到快速上手，总有一本适合你！

原文标题：计算机爆款新书TOP5盘点！为什么它们突然都火了？你也该知道！

原文作者：图灵编辑部

冷月清谈：

本文盘点了近期备受读者欢迎的五本计算机新书，它们之所以能成为爆款，关键在于能够清晰地讲解AI大模型，并指导读者进行实际应用。这些书籍涵盖了从大模型技术底层原理到应用开发的各个方面，适合不同层次的读者学习。其中包括《大模型技术30讲》，以问答形式深入探讨机器学习和人工智能领域的重要问题；《一本书玩转DeepSeek》，通过丰富的案例讲解DeepSeek的应用技巧；《走进具身智能》，是市面上第一本关于具身智能的科普书，内容涵盖Agent、AGI、仿真、脑科学、机器人等热点概念；《从零构建大模型》，指导读者从零开始创建自己的大模型，并深入解析DeepSeek的构建与优化；《大模型应用开发极简入门》，帮助初学者快速了解GPT-4和ChatGPT，并构建大模型应用。此外，还预告了《自制深度学习推理框架》和《图解算法和数据结构》两本新书。这些书籍不仅适合初学者入门，也适合有一定基础的开发者进阶，能帮助读者快速掌握AI大模型和相关技术。

怜星夜思：

1、大模型技术发展迅速，但学习门槛也相对较高，你认为对于初学者来说，从哪方面入手学习大模型才是最有效的？
2、具身智能被认为是人工智能的下一个重要发展方向，但目前仍处于早期阶段，你认为具身智能未来可能在哪些领域得到广泛应用？
3、文章中提到了多本关于大模型的书籍，你认为对于想深入了解大模型底层原理的读者来说，《大模型技术30讲》和《从零构建大模型》这两本书有什么不同侧重？应该如何选择？

原文内容

别再说你入门难、跟不上了！这些书都在悄悄带人“起飞”！

技术书太难懂？太枯燥？更新太慢？

那是你还没遇到对的那一本！

最近后台私信被问爆了：“有没有计算机领域的新书推荐？”

小图翻了后台销量，又对比了各大平台的销售数据，甚至还看了读者的评论区。结果发现，这届读者真的是太会挑了！！！

不是概念喊得响就能火，也不是术语堆得多就好用，而是——能讲清楚 AI 大模型、还能让读者真用起来的那一批书，通通火了！

整理了这份小榜单给大家——近期被读者买爆的计算机新书 TOP5！
别怪我没提醒你，错过一本都可惜。这些书有的适合初学者破圈入门，有的适合实战党快速上手，还有的已经成为各大高校、企业技术团队内部推荐的学习清单。

如果你也在关注大模型，却还没找到靠谱的学习路径，那就别划走了。这份榜单，会帮你打开新世界的大门。

⚠️友情提示：建议收藏，慢慢入坑~

图片

图片
图片800×800 77.3 KB

《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著

叶文滔 ｜ 译

这本书近期备受关注，DeepSeek 大火，越来越多人开始关注大模型底层知识。这本书由 GitHub 项目 LLMs-from-scratch（star数44k）作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造，全书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

图片
图片577×636 23.6 KB

《一本书玩转 DeepSeek》

陈云飞（@花生）｜著

超牛的 DeepSeek 应用书，作者是 AI 大佬花生，全书涉及 13 大场景，90 个实用案例，7 大技巧，4 大王炸组合，内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。

图片
图片1080×1080 57 KB

《走进具身智能》

陈光 ｜ 著
稚晖君推荐，市面上第一本，从零开始讲解具身智能的科普书。内容涵盖 Agent、AGI、仿真、脑科学、机器人等 28 个热点 AI 名词。读完后你将对具身智能有一个整体的认知，内容好读易懂，初高中学生也能看懂！

在本书中，你将看到机器如何通过视觉、听觉、触觉去解读环境，如何从模仿到创新，逐渐成长。从机器人学到脑科学，从意识探索到人机融合，作者以通俗生动的笔触，带你领略这一前沿跨学科领域的魅力。

图片
图片800×800 70.8 KB

《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡｜著

覃立波，冯骁骋，刘乾 ｜ 译

全网疯传的大模型教程，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。

在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。


《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》 

奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。
升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例，书中还提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。

图片
图片800×800 812 KB

《自制深度学习推理框架》
傅莘莘 | 著

基于 GitHub 2.7k 星标开源项目 KuiperInfer，作者手把手带领读者实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。全书共 9 章，以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计入手，逐步深入讲解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。此外，书中还介绍了如何支持深度学习模型，如 ResNet、YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。书中代码基于 C++，贴近业界实践。


《图解算法和数据结构》

大槻兼资 | 著

唐彬 | 译
荣获日本“2021 年 IT 工程师图书特别大奖”，由具有丰富编程竞赛经验的作者执笔撰写，作为一本算法和数据结构的入门书，本书内容充实、深入浅出，包含了来自知名编程竞赛平台 AtCoder 的丰富例题和大量配以详细注释的 C++ 代码片段，不仅系统讲解了常见的各类算法，而且还通过图解、代码和思考题的方式，致力提高读者的算法实践能力和问题解决能力。
因此这既是一本入门书，能够激发初学者对算法的兴趣，又是一本注重实践的书，让想成为算法高手的读者可以在深入理解算法和数据结构的基础上，快速掌握编程思维，终身受用。


🌸4·23世界读书日

📚 小图邀你一起读好书

5折宝藏好书+盲盒不间断抽奖

还有惊喜9.9秒杀

图灵定制周边免费得

📍预约直播fun不停

转发海报还可领银子哦👇



Gif来源：https://giphy.com/

2

具身智能的潜力非常巨大，我认为它未来会在以下几个领域得到广泛应用：

* 智能制造： 具身智能机器人可以在复杂的生产环境中自主完成各种任务，提高生产效率和质量。
* 医疗健康： 具身智能机器人可以辅助医生进行手术、康复治疗，甚至可以进行远程医疗，解决医疗资源不足的问题。
* 家庭服务： 具身智能机器人可以帮助人们完成家务、照顾老人和孩子，提高生活质量。
* 灾害救援： 具身智能机器人可以在危险的环境中进行搜索、救援，降低人员伤亡。
* 教育： 具身智能可以用于早教，通过与虚拟人物互动，寓教于乐。

3

这两本书的侧重点有所不同。《大模型技术30讲》更偏向于理论和概念的讲解，它以问答的形式，深入探讨了大模型相关的各种关键问题，适合于建立起对大模型的全面认知。而《从零构建大模型》则更偏向于实践，它手把手地教你如何从零开始构建一个大模型，适合于动手能力强，想深入了解大模型内部机制的读者。

选择哪本书，取决于你的学习目标和基础。如果你是初学者，或者更侧重于了解大模型的理论知识，那么《大模型技术30讲》更适合你。如果你已经有一定基础，并且想通过实践来深入理解大模型，那么《从零构建大模型》更适合你。

4

我觉得对于初学者，最有效的入手方式是“理论+实践”相结合。先通过《大模型技术30讲》这类书籍了解大模型的基本概念、原理和发展历程，建立起一个全局的认知框架。然后，通过《大模型应用开发极简入门》这类实战书籍，跟着教程一步步构建简单的应用，比如文本生成、问答系统等。在这个过程中，遇到问题再回去查阅理论知识，加深理解。另外，参与一些开源项目或者学习社区，与其他学习者交流经验，也能加速学习进程。避免一开始就陷入复杂的公式和算法细节，从应用入手，保持学习的兴趣和动力更重要。

5

我感觉吧，最先火的可能还是在那些“懒人经济”相关的领域，比如送外卖的机器人，自动洗车的机器人。毕竟直接解决痛点，市场需求大，资本也更愿意投。至于什么智能制造、医疗健康，虽然前景远大，但落地可能还需要一段时间。

6

我个人觉得《从零构建大模型》更硬核一些，需要有一定的编程基础和机器学习知识。如果你是纯小白，或者对编程不太熟悉，可能读起来会比较吃力。建议先从一些更简单的教程或者课程入手，打好基础再来挑战这本书。

7

同意楼上的观点！我补充一点，可以关注一些B站up主，他们会拆解热门的大模型应用，比如AI绘画、智能对话等，讲解背后的技术原理和实现方法。这种方式更直观生动，容易理解。同时，也要学会利用搜索引擎和技术社区，找到自己需要的学习资源。记住，学习大模型是一个循序渐进的过程，不要急于求成。

8

补充一下，如果你的时间比较充裕，建议两本书都看。先看《大模型技术30讲》建立理论基础，再看《从零构建大模型》进行实践，这样可以更好地理解大模型的原理和应用。而且，两本书的作者都是塞巴斯蒂安·拉施卡，风格一致，内容互补，一起学习效果更好。

9

除了楼上提到的，我觉得在农业领域也有很大的应用前景。想象一下，具身智能机器人可以自主进行农作物的播种、施肥、除草、采摘，甚至可以根据环境变化自动调整灌溉和施肥方案。这将大大提高农业生产效率，降低人工成本，实现农业的智能化和可持续发展。

10

作为过来人，必须说，项目驱动是王道！别一开始就啃那些大部头理论书，容易劝退。先找个自己感兴趣的小项目练手，比如用 ChatGPT 做个自动回复邮件的脚本，或者用 DeepSeek 搞个简单的文本摘要工具。遇到问题再去查资料，这样更有针对性，也更容易记住。而且，做出来的东西能直接用，成就感满满！