《Transformer 和扩散模型的生成式 AI 实用指南》 是一本关于生成式人工智能的技术指南，特别关注了Transformer和扩散模型在AI领域的应用。

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这本书的内容主要分为以下几个部分：

扩散模型的基础： 书中从2020年末开始讲起，当时扩散模型这一新兴的模型类别开始在机器学习领域引起关注。研究人员发现，利用这些模型可以生成比以往技术更高质量的合成图像。书中详细介绍了这些模型的工作原理，并探讨了它们强大的关键所在。

关键见解：迭代细化： 与以往的技术（如VAEs或GANs）不同，扩散模型通过多个步骤的迭代来生成输出，这种方法称为“迭代细化”。这意味着模型可以在每个步骤中纠正前一步的错误，逐渐改进输出质量。

实用指南： 书中不仅介绍了理论，还提供了如何使用现有模型生成图像的实践指南。此外，还包括训练自己的模型，以加深对扩散模型的理解。

技术的进一步应用： 书中还探讨了扩散模型在简单图像生成之外的更广泛应用，例如使用Stable Diffusion模型等高级技术。
这本书适合对生成式AI、Transformer和扩散模型感兴趣的开发者和研究者。它不仅提供了技术的深入解析，还通过实践案例帮助读者更好地理解和应用这些模型。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

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截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。

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