2024 年，图灵为大家带来了许多备受欢迎的经典之作。从上市即热销的《大模型应用开发极简入门》，到 GitHub 上收获 99.3K Star 的算法教程《Hello 算法》，再到聚焦前沿技术热点的《ChatGPT高效提问：Prompt技巧大揭秘》和《ChatGPT从入门到精通》，这些实用性极强的科技类图书深受读者喜爱。而 2025 年，图灵依旧诚意满满，带来超多重磅新书。图灵君也迫不及待地跟大家分享一波。其中包括未上市就爆火的大模型教程《从零开始构建大模型》，这本书在 GitHub 已有 33.3K Star，美亚评分高达 4.6 星，堪称技术人的新宠。还有详解大模型核心技术的《大模型技术 30 讲》。此外，2024 年的畅销书《大模型应用开发极简入门》也将在 2025 年迎来全新升级。经典图书升级版同样值得期待：如高德纳的算法权威之作《计算机程序设计艺术 卷4B：组合算法（二）》，编译器设计领域经典之作《编译器设计（第3版）》，以及 R 领域的重量级著作《R数据科学（第2版）》等等。除此之外，还有很多原创类技术好书，每月持续更新，详情也请大家关注图灵后续的每月书讯预告！2025 年，我们期待跟读者一起探索更广阔的领域！
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忆臻 | 译
Github 33.3k Star，美亚 4.6 星评，全网爆火的 LLM 大模型教程。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，逐步指导读者如何创建自己的 LLM。
《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡 | 著
畅销书作者塞巴斯蒂安·拉施卡 （Sebastian Raschka）另一部新作，他擅长将复杂的 AI 相关主题提炼成任何人都可以理解的实用要点。如果你准备好超越介绍性概念并更深入地研究机器学习、深度学习和 AI，那么机器学习 Q 和 AI 的问答形式将让您快速轻松地完成工作，而无需大量繁琐工作。
本书中我们将学习各种新概念，如深度神经网络架构、计算机视觉、自然语言处理、产品化与部署和模型评估，以及区分自注意力与普通注意力，常见文本数据的数据增强技术，各种自监督学习技术，多 GPU 训练范式和各种生成式 AI 等技术。（封面待定）
《百面大模型》
大模型工程师面试必备，100 道常见的面试题目和解答一次性总结给你，全书系统全面地介绍了大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据处理、预训练、对齐到垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、Agent、PEFT（参数高效微调）以及训练与推理等多方面的内容。![]()
《大模型应用开发极简入门（第2 版）》
Olivier Caelen，Marie-Alice Blete | 著
畅销书《大模型应用开发极简入门》升级版。本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领大家快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。《生成式AI 提示工程权威指南》
James Phoenix，Mike Taylor | 著
本书展示如何通过提示工程学习在实际应用中运用大模型。对于初次将 LLM 和扩散模型集成到工作流程中的开发者而言，通常面临的问题是如何让这些模型提供足够可靠的结果，以便应用于自动化系统。作者 James Phoenix 和 Mike Taylor 介绍了一套称为提示工程的原则，帮助您更有效地与 AI 协作。《AI 工程》
本书首先概述了人工智能工程，解释了它与传统 ML 工程的区别，并讨论了新的人工智能堆栈。人工智能使用得越多，发生灾难性故障的机会就越多，评估就变得越重要。本书讨论了评估开放式模型的不同方法，包括快速发展的人工智能即评判方法。Jay Alammar，Maarten Grootendorst | 著畅销书 Hands-on 系列新作。本书将为 Python 开发人员提供使用大模型的实用工具和概念，帮助大家掌握实际应用场景。你将学习如何利用预训练的大型语言模型进行文案撰写、文本摘要、语义搜索等任务，构建超越关键词匹配的智能系统。《深度学习入门5：生成模型》
斋藤康毅 | 著
深度学习入门“鱼书”第 5 部，本书的主题是生成模型，目标是带领读者从生成数据的基础开始，最终抵达生成模型的顶点——扩散模型。本书将整个过程分为 10 个步骤，循序渐进。这 10 个步骤组成了一个连续的故事，情节依次展开，在每个步骤，我们都能学到与生成模型相关的重要技术。
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（封面待定）
《大模型微调 100 问》
在当前 AI 落地的几条主要技术路线中，微调被认为是相对更基础、有效的方式。本书讲解大模型微调相关的重要技术，忽略其他书籍为追求全面而介绍但实际上效果不好的技术。本书以问答的形式组织内容，适合碎片化学习，更符合成年人问题驱动的学习方法，也可适合用来准备面试。
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《走进具身智能》
在你接触世界的瞬间，理解的种子便开始萌芽。不同于传统以大脑运算为核心的智能观念，具身智能认为，智能行为源于身体与环境的互动。于是，我们让机器去看世界、听声音、感受触碰，甚至学习人类的情感，让它在虚拟和现实间游走，通过模仿、创新、自主学习不断进化。
本书通过生动的描述与类比，全方位介绍具身智能这一跨学科领域，寻找未来机器人与人类共生的新可能。无论你是 AI 研究者、机器人技术从业者，还是对前沿科技充满好奇的读者，都能在本书中找到新的灵感和有趣的见解。11
吴咏炜 | 著
这是一本面向实战的现代 C++ 指南，由作者吴咏炜结合 30 余年 C++ 编程经验倾力打造。书中聚焦开发者日常高频使用的语言特性，重点讲解惯用法（而非罗列语言里的琐碎细节），展示代码示例及其技术原理， 旨在帮助大家又快又好地使用 C++。
作者精选了对象生存期与 RAII、移动语义、标准模板库（STL）、视图、智能指针、错误处理、并发与异步编程等核心主题，深入浅出地剖析语言特性，并针对实际开发中的常见问题提供解决方案。
《计算机程序设计艺术 卷4B ：组合算法（二）》
高德纳 | 著
《计算机程序设计艺术》堪称计算机科学领域的瑰宝。从事研究的人惊艳于其精美优雅的分析，而普通程序员则一直在卓有成效地利用书中提供的各种方案解决日常问题。这些书展现了作者的博观、清晰、精确和幽默，所有的人都钦佩不已。内容涉及布尔函数、按位操作技巧、元组和排列、组合和分区以及所有的树等。
《编译器设计（第 3 版）》
高德纳 | 著
编译器设计领域经典著作，本书主要从以下四部分详解了编译器的设计过程。第一部分涵盖编译器前端设计和建立前端所用工具的设计和构建；第二部分探讨从源代码到编译器中间形式的映射，考察前端为优化器和后端所生成代码的种类；第三部分介绍代码优化，同时包含对分析和转换的进一步处理；第四部分专门讲解编译器后端使用的算法。
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《MySQL必知必会（第2版）》
本·福达（Ben Forta）| 著
MySQL 领域必读经典，书中继承了《SQL必知必会》的优点，没有过多阐述数据库基础理论，而是紧贴实战需要，直接从数据检索开始，逐步深入各种复杂的内容，包括子查询、连接的使用、全文搜索、存储过程、游标、触发器、数据库维护，等等。第 2 版基于 MySQL 8 进行了全面修订还增加了练习题。通过本书，你能够掌握扎实的基本功，迅速成为 MySQL 高手。
《R 数据科学（第 2 版）》
Hadley Wickham，Mine Çetinkaya-Rundel ，Garrett Grolemund | 著
R 语言领域的口碑著作，旨在教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握 R 语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。《Python数据科学（第 2 版）》
Jake VanderPlas | 著
Python 数据科学方向畅销书最新升级版。本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个 Python 数据科学中的重点工具包。适合有编程背景，并打算将开源 Python 工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。 《JavaScript 高级程序设计（第5 版）》
马特·弗里斯比 | 著
本书是 JavaScript 经典图书的新版。第 5 版涵盖 ECMAScript 2023，全面、深入地介绍了 JavaScript 的基础语法和高级特性。书中详尽讨论了 JavaScript 的各个方面，从JavaScript 的起源开始，逐步讲解到最新的技术，重点介绍了 ECMAScript 标准和 DOM 规范。![]()
《Python网络爬虫权威指南（第3版）》
本书是经典的 Python 网络爬虫参考书。书中采用简洁强大的 Python 语言，指导读者用 Python 从服务器请求信息并对服务器的响应进行基本处理，以自动化手段与网站进行交互，让读者轻松游弋于网络空间，创建出具有域名切换、信息收集以及信息储存功能的爬虫。本书还深入研究了更高级的主题，比如分析原始数据，使用抓取器来进行前端网站测试。代码示例可以帮助您理解实践中的概念。第 3 版全新升级，全面介绍了如何从现代 Web 上爬取几乎所有类型的数据。文末福利
欢迎小伙伴留言说出 2025 年新书中，你最中意哪一本。另外，新年你还想看到哪些计算机类的选题，都可以在评论区留言哦，我们会选出 5 位，获得 2025 年新书一本。（图书将在上市后寄出）
