第一步：术语提取与逻辑分析

核心技术术语：

Large Language Models (LLMs) -> 大语言模型 * Foundation models -> 基座模型/基础模型 * Retrieval-augmented generation (RAG) -> 检索增强生成 * Multimodal training -> 多模态训练 * Reasoning models -> 推理模型 * AI agents -> AI 智能体 * Vibe coding -> 氛围编程（新兴术语，指通过高层描述而非严谨逻辑进行的辅助编程） * Adversarial attacks -> 对抗性攻击 * 逻辑结构：文本分为促销信息、书籍定位（反抗虚假宣传）、核心内容大纲、目标读者（零门槛）、作者背景以及详细的目录结构。

第二步：初校翻译

（略，直接进入第三步精修润色）

第三步：学术/专业级翻译（润色版）

**书籍简介

凡购买纸质版书籍，均可免费获取 Manning 出版社提供的电子书（PDF 或 ePub 格式），并获得 liveBook 在线平台的访问权限（包含支持多语言问答的 AI 助教）。 如今，ChatGPT、Gemini 等 AI 工具，Cursor、Copilot 等自动化编程工具，以及无数基于大语言模型（LLM）的智能体已深度融入日常生活。然而，这些技术也引发了充斥着误导信息、过度炒作与末世论的舆论风暴，使得公众难以准确理解生成式人工智能（Generative AI）的本质及其真实能力。本书对生成式 AI 的基础原理进行了清晰且严谨的综述，并提供了安全、高效使用 AI 所需的技术手段与应用策略。 本书将引领读者从初次体验 ChatGPT 的震撼，逐步深入到如何安全、负责任地利用 AI 工具重塑个人生活与职业生涯。鉴于 AI 领域的快速更迭，第二版进行了全面修订，以反映该领域的最新进展。 在这本通俗易懂的入门指南中，您将学习到：

大语言模型（LLMs）的工作原理 * 如何将 AI 应用于个人及职业工作流 * 围绕生成式 AI 的社会、法律与政策图景 * 推理模型与“氛围编程”（Vibe coding）等新兴趋势

**关于技术

以 ChatGPT、Gemini 和 Claude 为代表的生成式 AI 工具能够撰写邮件、生成营销文案并进行产品设计建模。它们还能创作诗歌、生成写实的图像或视频，甚至编写代码。本书通过简明易懂的语言揭示了生成式 AI 背后的运作机制，旨在帮助读者在确保安全与效率的前提下使用这些技术。

**关于本书

《生成式人工智能导论（第二版）》是一本针对生成式 AI 能力、风险与局限性进行全面修订和更新的指南。您将了解到 AI 领域的最新创新成果，包括 AI 智能体、多模态训练、推理模型、检索增强生成（RAG）等。同时，本书还将从专家视角审视 AI 在工业、教育和社会领域的深远影响。 核心内容：

AI 与基座模型（Foundation models）的运作机制 * 日常生活与工作中的应用场景 * 如何在创新与责任之间取得平衡

**目标读者：**无需任何技术背景。 **关于作者：**Numa Dhamani 是自然语言处理（NLP）领域的专家，长期致力于技术与社会交叉领域的研究。Maggie Engler 是一位研究员兼工程师，专注于生成式 AI 系统的安全性研究。

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目录 (Table of Contents)

大语言模型：生成式人工智能的基石

训练大语言模型：大规模学习机制

数据隐私与安全：技术与法律层面的管控

AI 与创意经济：创新与知识产权

滥用与对抗性攻击：挑战与负责任测试

机器增强型工作：生产力、教育与经济

提示工程：引导与评估 LLM 的策略

AI 智能体：自治 AI 系统的崛起

人类连接：聊天机器人的社会角色

负责任 AI 的未来：风险、实践与政策规制

AI 前沿：开放性问题与全球趋势

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