From 49387bb4e1e0ae2af38070608523d1f0f68a847b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: skindhu Date: Sun, 24 Aug 2025 23:56:29 +0800 Subject: [PATCH] opt readme --- README.md | 7 +++++++ 1 file changed, 7 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 0f044ba..778152f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -50,6 +50,12 @@ + [附录D：给训练循环添加高级技巧](https://skindhu.github.io/Build-A-Large-Language-Model-CN/#/./cn-Book/附录D.给训练循环添加高级技巧.md) + [附录E：使用 LoRA 的参数高效微调](https://skindhu.github.io/Build-A-Large-Language-Model-CN/#/./cn-Book/附录E.使用LoRA的参数高效微调.md) + +### 新书推荐 + ++ [《Google DeepMind - How to Scale Your Model》电子书中文翻译项目](https://github.com/skindhu/How-To-Scale-Your-Model-CN) + + ## 个人思考 巴克莱在最近发布的研报中提出了一份“AI路线图”，描绘了未来AI技术应用的演进路径，我个人比较认同。报告指出，AI的应用将经历三个重要阶段，首先是当下的**第一阶段**：聊天机器人和早期的AI助理（Copilot），因为目前主要是侧重于基础设置的建设和模型能力的竞赛。接下来在2025-2026年将迎来“真AI代理时代”的人**第二阶段**，这一阶段的核心在于能够自主完成任务的AI代理的广泛应用。与聊天机器人和Copilot不同，AI代理能完成相对复杂的任务，尽量减少人类的直接干预。而在2027年以后，AI技术将进一步进入“数字员工与机器人时代”**第三阶段**”（应该是所谓的具身智能），在企业应用中，AI代理可能演变成独立完成任务的“数字员工”，在消费者市场，智能机器人将开始逐步融入家庭生活，承担简单和重复性的日常任务。 @@ -79,6 +85,7 @@ ## 最新文章 +[我是如何快速翻译Google DeepMind出品的《How to Scale Your Model》电子书](https://mp.weixin.qq.com/s/-mURsM3VXmOUXmbxEkCfxA)
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