《软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式》
本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演进历程，深入剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。
书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。
通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件开发生命周期。
此外，书中还对软件工程的未来进行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。 
本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、 软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考

将大模型切实转化为软件生产力,
数据治理—模型工程—智能体协同,
软件工程3.0的本质不是技术取代人，而是人机协同创造更大价值,
“三脑协同”的核心理念：
人脑擅长价值判断与创新决策，电脑确保逻辑严谨与确定性，数脑保障大数据的高效处理与知识融合

生物学的神经元与神经网络启发了人工神经网络的设计，
认知科学的注意力机制成为Transformer结构的理论基础，
复杂性科学则为理解大模型的涌现能力提供了分析工具。
正是这种深层次的学科交叉，推动了AIGC从实验室走向应用，并正在重塑软件工程的基本范式。

《从零构建大模型》
本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，
通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。
在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。
此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

大语言模型准备嵌入向量的过程，包括将文本分割为单词、将单词转换为词元，以及将词元转化为嵌入向量

模型能够完成未经明确训练的任务的能力称为涌现(emergence)

在GPT模型的下一单词预测预训练任务中，系统通过观察之前的词来学习预测句子中的下一个词。
这种方法能够帮助模型理解词语和短语在语言中的常见组合，从而为应用于各种其他任务奠定基础

湖北秭归夏橙
头年四月上旬开花，翌年五月成熟，生长周期长达 14 个月左右，
秭归夏橙错峰销售，在其他柑橘产区几乎没有应季鲜橙的夏季上市，具有明显的市场优势，
不仅在国内市场畅销，还出口到俄罗斯、中东和南非等国家和地区

夏橙是一种具有独特生长特性和口感的柑橘类水果，因在夏季成熟而得名，
在全球多个地区均有种植，具有较高的食用价值和经济价值，
塔罗科夏橙	中国重庆、四川、湖北等地	 
果实较大，果皮颜色深橙，果肉细嫩，汁多味甜，富含花青素，营养价值高

超级个体：
特指在数字化时代中，通过整合个人能力、资源和技术工具，
突破传统组织边界，独立创造高价值并实现规模化影响力的新型职业形态