备查表3：推荐的 AI 相关书籍
《What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work》 by Stephen Wolfram 这本书从理论和实际角度详细解释了像ChatGPT这样的语言模型是如何工作的，非常适合希望理解大语言模型背后运作机制的读者。
《The Age of Em: Work, Love, and Life When Robots Rule the Earth》 by Robin Hanson
Hanson从经济学和哲学的角度探讨了AI和大模型如何改变未来社会的工作和生活模式，适合对AI对社会变革感兴趣的读者。
- 《Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans》 by Melanie Mitchell Melanie
Mitchell在这本书里用浅显易懂的语言解释了AI的基本原理，特别是关于深度学习和大模型的部分，不需要技术背景也能读懂。
- 《You Look Like a Thing and I Love You: How Artificial Intelligence Works and Why It’s Making the World a Weirder Place》 by Janelle Shane
通过幽默的方式讲解AI如何运作，包括大模型的生成方式。适合对AI感兴趣但希望轻松愉快地理解其原理的人。
- 《Grokking Deep Learning》 by Andrew W. Trask
这是一本相对通俗的深度学习入门书籍，Trask通过讲述核心概念，帮助读者从零开始理解AI和大模型的基本原理。
6.《Transformers for Natural Language Processing: Build Innovative Deep Neural Network Architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT, RoBERTa, and More》 by Denis Rothman
本书专注于Transformers架构，详细介绍了像BERT、GPT等预训练模型在NLP中的实际应用，提供了实际案例和代码，帮助读者快速理解并实践这些先进的模型。
- 《Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence》 by Kate Crawford
这本书深入探讨了AI在社会、政治和环境中的影响，适合那些想从社会学和伦理学角度了解AI大模型的人。
- 《Artificial Intelligence: A Very Short Introduction》 by Margaret A. Boden
Boden是一位认知科学和AI领域的专家，本书为读者提供了AI的全面概述，帮助理解大模型的理论背景。
9.《Hands-On Natural Language Processing with Python: A Practical Guide to Applying Deep Learning Architectures to Your NLP Applications》 by Rajesh Arumugam
本书提供了深度学习在NLP中的实践指导，帮助读者使用Python和流行的库（如PyTorch、TensorFlow）构建NLP系统。它专注于如何应用大模型进行语言处理任务，适合有编程基础的读者。
- 《How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed》 by Ray Kurzweil
虽然这本书更偏向科幻思维，但Kurzweil详细讨论了人类思维与AI模型的异同，非常适合对认知和AI的结合感兴趣的读者。