科技群星閃耀時：15個創(chuàng)新傳奇+這就是chatGPT（2冊套裝）

《這就是ChatGPT》
第 一篇
ChatGPT 在做什么？它為何能做到這些？　　/ 1
它只是一次添加一個詞　　/ 3
概率從何而來　　/ 10
什么是模型　　/ 16
類人任務（human-like task）的模型　　/ 19
神經(jīng)網(wǎng)絡　　/ 22
機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練　　/ 35
神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的實踐和學問　　/ 42
“足夠大的神經(jīng)網(wǎng)絡當然無所不能！”　　/ 51
“嵌入”的概念　　/ 56
ChatGPT 的內(nèi)部原理　　/ 64
ChatGPT 的訓練　　/ 75
在基礎訓練之外　　/ 79
真正讓ChatGPT 發(fā)揮作用的是什么　　/ 82
意義空間和語義運動定律　　/ 89
語義語法和計算語言的力量　　/ 96
那么，ChatGPT 到底在做什么？它為什么能做到這些？　　/ 102
致謝　　/ 105
第二篇
利用Wolfram|Alpha 為ChatGPT 賦予計算知識超能力 　　/ 107
ChatGPT 和Wolfram|Alpha　　/ 109
一個簡單的例子　　/ 111
再舉幾個例子　　/ 115
前方的路　　/ 129
相關(guān)資源　　/ 134
《科技群星閃耀時：15個創(chuàng)新傳奇》
第 1章 理查德·費曼 001
第 2章 庫爾特·哥德爾 012
第3章 艾倫·圖靈 018
第4章 約翰·馮·諾伊曼 026
約翰·馮·諾伊曼的盒子 036
第5章 喬治· 布爾 038
喬治·布爾是誰 040
邏輯的數(shù)學分析 041
思維的規(guī)律 044
布爾的余生 045
布爾是什么樣的人 046
遺產(chǎn) 047
第6章 埃達· 洛夫萊斯 050
埃達的早年生活 052
查爾斯·巴貝奇 054
最先進的技術(shù) 056
說回埃達 059
再說回巴貝奇 064
埃達的論文 069
論文之后 078
余波 084
巴貝奇怎樣了 087
重新發(fā)現(xiàn) 091
埃達究竟寫了什么 093
伯努利數(shù)的計算 095
巴貝奇vs埃達？ 101
巴貝奇的秘密武器 105
更廣闊的圖景 109
假如…… 111
他們是什么樣的人 113
最后的故事 115
第7章 戈特弗里德·萊布尼茨 117
第8章 伯努瓦·芒德布羅 147
第9章 史蒂夫·喬布斯 152
第 10章 馬文·明斯基 158
計算理論家馬文 160
馬文與神經(jīng)網(wǎng)絡 162
馬文與符號人工智能 163
馬文和元胞自動機 165
馬文本人 166
第 11章 拉塞爾·托爾 169
第 12章 伯特蘭·羅素與阿爾弗雷德·懷特海 174
第 13 章 理查德·克蘭德爾 184
第 14 章 斯里尼瓦瑟·拉馬努金 189
故事的開始 193
哈代是誰 197
信件及其影響 200
數(shù)學之道 205
看到重要的東西 208
真理與敘事 212
去劍橋 214
拉馬努金在劍橋 216
后面的事情 220
哈代后來怎么樣了 222
拉馬努金的數(shù)學 226
它們是隨機事實嗎 229
自動化拉馬努金 231
當代拉馬努金？ 233
假如拉馬努金有Mathematica 237
第 15章 所羅門·戈洛姆 238
歷史上最常用的數(shù)學算法思想 238
我是如何認識索爾·戈洛姆的 239
索爾·戈洛姆的故事 241
移位寄存器 247
移位寄存器的史前時期 250
移位寄存器序列有什么好處 251
移位寄存器用在哪里 255
元胞自動機和非線性移位寄存器 258
多格骨牌 264
故事的其余部分 268