大规模语言模型：从理论到实践（第2版） 详解LLM 预训练 指令微调 SFT 强化学习MoE 多模态 智能体 RAG 大模型效率优化DeepSeek推理模型 评估
适读人群 ：AI从业者、高年级本科生和研究生、对大模型感兴趣的读者 复旦NLP团队2025年新作 新增内容超过50% 详解MOE、多模态、智能体、RAG、大模型效率优化、预训练、指令微调、强化学习、对齐、评估、应用开发 深入探讨LLM的实际应用场景和评价方法，为读者提供理论指导与实践经验 构建LLM的每个阶段都有算法、数据来源、代码、难点及实践经验的详细讨论 配代码 本书封底含有wispaper.ai科研助手智能体（预计2025年6月上线）邀请码，凭邀请码可免费使用。
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