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內容簡介： 《大语言模型：跨领域应用与公平性探索》是一部系统探讨大语言模型（LLMs）技术特性及其多元化社会应用的前沿著作。本书聚焦大语言模型在传统人文、社会科学与商业领域的创新实践，同时深入剖析算法公平性这一关键伦理问题。全书共分为三部分：第一部分概述大语言模型的核心架构、训练范式及通用能力；第二部分通过八大特色研究展现其跨界潜力，包括古汉语典籍的智能转译、基于多源数据的房租与股票市场预测、外卖评论情感分析、中文电影推荐系统构建、大学生心理状态评估模型、金融信息检索优化以及机器翻译技术演进分析；第三部分则关注大语言模型公平性评估框架，提出基于语义分析和对抗训练的纠偏策略。本书兼具学术深度与实践价值，既为研究者提供跨学科方法论的创新范例，也为产业界优化模型部署、规避伦理风险提供决策依据，更揭示了人工智能技术与社会价值对齐的重要研究方向。 關於作者： 司世景，男，英国帝国理工学院统计学博士，美国杜克大学机器学习实验室博士后。现为上海外国语大学国际金融贸易学院专任教师，主要研究方向:统计机器学习和人工智能算法及其在社会科学等领域应。已在人工智能和数据科学领域主流期刊和会议上发表学术论文40余篇，谷歌学术引用将近600余次。并拥有50余项人工智能和大数据领域国家发明专利。

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