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| 內容簡介： |
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2025年《政府工作报告》指出，中国将持续推进“AI ”行动，支持大模型广泛应用。随着2025年3月29日中关村论坛年会未来人工智能先锋论坛的召开，AI进一步成为高频热词，成为中国经济社会高质量发展的新引擎，“AI ”如何实现成为热议话题，各种AI大模型新品及创新合作密集亮相，未来之风扑面而来。 本书在系统梳理AI发展脉络的基础上，以丰富的案例、通俗的语言、“手把手式”的指导讲解，将如何提升领导干部AI素养，巧用、善用AI把握技术变革、提升治理实践能力；如何用AI打造超级个体，实现个人能力跃升和职业优化；怎样让AI落地企业场景，助力企业顺利转型和可持续发展；以及创业者如何避开实施陷阱，用AI产品快速实现降本增效和群体突破等问题讲清讲透。
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| 目錄：
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第一章把握 AI 发展脉络/ 001
第一节 AI 的革命性内涵005
一、传统 AI 算法的应用价值与典型应用场景007
二、大模型的兴起012
三、大模型与传统 AI 的本质区别017
四、AI 发展路径的关键节点回顾018
五、为什么大模型被称为通用人工智能的起点019
第二节 推动 AI 发展的关键要素022
一、算力的支撑与027
二、数据质量与数据多样性的重要性028
三、创新算法的推动力029
第三节 生成式 AI 核心技术033
一、Transformer 架构的突破034
二、数据规模与模型参数的关系039
第四节 生成式 AI 的行业革命潜力041
一、生成式 AI 的行业应用场景041
二、从辅助工具到赋能中心的转变045
总结与展望048
第二章取代还是取巧，如何用 AI 打造超级个体/ 053
第一节 AI 个人能力的跃升056
一、AI 赋能个体的新方式056
二、超级个体与团队协作的新形态060
三、技术包容性与公平性的隐忧065
第二节 AI 驱动的职业生态变革068
一、从数据标注师到提示工程师的崛起068
二、AI 增强型职业072
三、AI 引发的职业技能进化076
第三节 传统职业的转型与升级079
一、传统行业的智能化趋势079
二、技能重塑与终身学习的必要性083
三、让 AI 推动个人职业发展087
第四节 个人实践中的方法论090
一、个人学习 AI 的很好实践090
二、用 AI 实现知识的深度整合092
总结与展望094
第三章 路演还是路线，如何让 AI 落地企业场景
第一节 企业 AI“ 选品指南”097
一、关键挑战与应对策略099
二、短期营销与长期布局的“天平”103
三、让 AI 应用场景“渐入佳境”106
第二节 核心技术“工具箱”110
一、Fine-Tuning（微调）的场景应用110
二、RAG（检索增强生成）的行业价值114
三、智能代理的革新力量116
第三节 实践中的方法论120
一、数据、算法、算力、场景“四位一体”120
二、AI 产品的迭代之路123
三、AI 产品落地的关键步骤124
四、典型场景和解决方案125
第四节 AI 行业如何落地127
一、引领通信行业的智能办公转型133
二、AI 赋能学生、教师与教育机构135
三、AI 驱动金融业务创新银行场景139
总结与展望142
第四章创业还是创收？AI 产品的市场适配逻辑/ 145
第一节 AI 创业赛道选择：在技术浪潮中锚定价值坐标147
一、选赛道的“三大逻辑”147
二、“ AI 产业链”其修远兮，吾将上下而求索149
三、案例深潜：AI 创业的“十八般武艺”154
第二节 生存竞赛：从技术 Demo 到 PMF 验证165
一、PMF 的螺旋上升路径165
二、定位理论：产品或服务的不可或缺性166
三、MVP：快速验证想法的利器167
四、案例分析：AI 初创公司如何成功找到 PMF168
第三节 AI 创业团队建设的“二三事”173
一、团队需要认知协同与能力互补173
二、创业公司早期常见的三大致命问题174
三、那些 CEO 的“过来人经验”175
第四节 AI 创业生态融合：从单打独斗，到群体突破178
一、生态资源整合：创业旅途中的三大支柱178
二、AI 创业的资源分配之道：研发、市场与融资的平衡艺术182
三、全球化市场拓展：AI 产品的跨境破局之术183
总结与展望187
第五章展望未来，迎接 AI 的崭新篇章/ 189
第一节 通向 AGI 的技术蓝图正在缓慢展开191
一、到达 AGI 的可能路径191
二、AI 与人类智能的差异与边界正逐渐模糊195
三、AGI 的实现挑战198
第二节 AI 伦理与社会影响探索200
一、AI 决策中的偏见与公正：挑战与对策200
二、责任归属与透明性：技术背后的伦理考量203
三、AI 技术普及对就业市场的潜在冲击205
第三节 全球 AI 竞争格局正悄然形成207
一、技术、资本与人才的三维竞争207
二、AI 发展中的地域差异与全球格局214
三、从工具到战略资产的角色转变217
第四节 面向未来的政策与实践，引领 AI 发展的新篇章218
一、AI 普惠的实现路径：推动公平与可持续发展218
二、从科技创新到政策落地的协同221
总结与展望224
附录 提示工程（Prompt Engineering）方法/227
第一节 提示工程的基础理论229
一、什么是提示工程229
二、提示设计对大模型性能的影响236
三、提示工程在实际应用中的价值239
第二节 提示设计的很好实践242
一、如何构建有效的基础提示（Basic Prompts）242
二、提示的分发与迭代优化248
三、应对大模型“幻觉”问题的技巧（高级策略）251
第三节 行业场景中的提示工程255
一、在内容生成中的应用：文案、代码、翻译（行业很好实践）255
二、数据分析与预测中的提示优化260
三、创意行业如何利用提示工程挖掘创造力263
第四节 提示工程的未来发展267
一、提示工程的模板化与工具化：生态繁荣的基石267
二、提示工程的可持续性探索：伦理与普及并重268
三、培养下一代提示工程师：多元能力塑造269
四、结语269
后 记 AI 十问/ 271
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