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多模态大模型：算法、应用与微调

刘兆峰

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本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。 本书分为两篇： 算法原理篇 详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。 应用实战篇 聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本和图像生成，以及代码生成的应用实战。通过具体实战项目，如利用Stable Diffusion进行图像生成和Code Llama进行代码生成，提供了微调技术的详细细节，介绍了LangChain等大模型应用框架。

企业社会责任与企业形象塑造

刘兆峰

《企业社会责任与企业形象塑造》关于企业社会责任概念的理解，采用了早期企业社会责任倡导者使用“社会责任”一词时的基本内涵，即企业对股东以外的利益相关者的责任。但在描述企业社会责任与相关概念的关系，尤其是与企业的道德责任和慈善责任的关系时，没有像流行的观点那样，把它们看作可以按照同一标准分类的概念。本书把企业责任按照责任的对象分为经济责任和社会责任，前者是对股东的责任，后者是对非股东的责任。这两类责任构成了企业行为（包括企业的营利行为和社会责任行为）的动力机制。法律制度和道德准则体现的是企业利益相关者（包括股东和非股东）对企业的期望和要求，构成企业社会责任形象塑造的环境因素或企业行为的约束机制，决定着企业责任的概念外延。本书认为，企业社会责任是不同于企业责任的一个概念，其概念内涵是企业对股东以外的利益相关者的责任，其概念外延是随着社会经济的发展不断演变着的，表现为不同社会经济环境下的法律规范和道德准则。不同时期、社会经济条件下的具体的法律规定与道德规范规定了相应时期企业责任的“底线”，因而构成了企业获得正面形象的基本要求。在此之上，社会道德的进化与深化又为企业社会责任形象塑造提供了广阔的空间。

高科技纤维概论

王曙中 王庆瑞 刘兆峰

本书主要介绍近30年来新发展起的采用高技术新工艺研制生产的，以芳香族纤维、碳纤维为代表的高强、高模、耐高温的高性能纤维(High Performence Fibers)[也有人称为超级纤维(Super Fibers)]，在仿真仿生技术的基础上开发的超真纤维、高感性纤维和具有特殊功能（如抗静电、膜分离、医疗保健、光、电、热等功能）的纤维(Function Fibers)。书中叙述了这些纤维的制造工艺技术、结构与性能、大分子高次结构的基础理论、纤维的应用领域和高科技纤维的发展新趋势。