2024年初，OpenAI发布了第一款文生视频模型——Sora，其能够生成一分钟的高保真视频，标志着人工技术在内容创造领域的一个重要进步。本书以ChatGPT为起点，对OpenAI的一系列行动（发布GPT-4、开放API和微调功能、上线GPT商店等）进行了细致介绍和分析。除GPT系列和Sora外，本书还对OpenAI的竞品公司进行了介绍和分析，包括头部科技公司谷歌、从元宇宙转向AI的Meta、OpenAI的最强竞争对手Anthropic、马斯克成立的人工智能公司xAI等。书中还对ChatGPT掀起的“百模大战”进行了分析，并对大模型的下一步发展进行了预测。本书文字表达通俗易懂，内容富于趣味，能帮助读者了解人工智能大模型的发展脉络，并在纷繁的信息中梳理出人工智能行业变革以及即将到来的通用人工智能时代的线索。

陈根，教授级高级工程师，波土顿大学博士后，哥伦比亚大学访问学者，北京大学特邀课程教授，南京航空航天大学客座教授，北京林业大学硕士研究生导师，华东理工大学创新创业导师；时任人民日报、第一财经、新浪、网易等多家传媒的特邀专栏作家。
出版专著80余本，涉及金融、科技、地产、医疗、设计等多个领域，在前沿科技领域有一定的话语权。既有厚重的理论功底，又有丰富的实战经验。曾任多家上市公司高管及顾问，在战略规划、企业转型、经营管理和资本运作方面均有突出成就。
主要研究方向：智能产业、移动医疗、4D打印、互联网与实体产业变革等。

第1章 进入大模型时代
1.1 人工智能里程碑
1.1.1 有目共睹的成功
1.1.2 类人语言逻辑的突破
1.2 从ChatGPT到Sora的大模型技术路线
1.2.1 ChatGPT是如何炼成的
1.2.2 大模型技术路线的胜利
1.2.3 Sora=扩散模型+Transformer模型
1.3 通用AI之门，已经打开
1.3.1 狭义AI、通用AI和超级AI
1.3.2 ChatGPT的通用性
第2章 进击的ChatGPT
2.1 ChatGPT的进阶之路
2.1.1 更强大的GPT版本
2.1.2 ChatGPT与GPT-4的差异
2.1.3 从GPT-4到GPT-40
2.2 GPT-5呼之欲出
2.2.1 GPT-5何时发布
2.2.2 预估GPT-5
2.2.3 技术奇点的前夜
2.3 大模型，智能时代的基础设施
2.3.1 开放API的意义
2.3.2 人工智能的技术底座
2.4 人人都可打造的专属GPT
2.4.1 对GPT进行微调
2.4.2 微调GPT带来了什么
2.5 GPT商店：OpenAI的野心
2.5.1 千呼万唤始出来
2.5.2 不只是应用商店
第3章 GPT的无限未来
3.1 赋能百业的GPT
3.1.1 搜索引擎的升级
3.1.2 成为“打工人”的利器
3.1.3 设计师的必备工具
3.1.4 新闻业的“海啸”
3.1.5 改变教育的GPT
3.1.6 当GPT勇闯金融行业
3.1.7 GPT通过司法考试
3.1.8 掀起医疗革命
3.1.9 手机里的心理医生
3.1.10 科研领域的新生产力
3.2 给机器人装上GPT大脑
3.2.1 GPT给机器人带来了什么
3.2.2 向真正的智能进发
3.3 AI Pin，一场崭新的实验
3.3.1 别在衣服上的AI Pin
3.3.2 AI Pin是一个尝试和开始
第4章 Sora降世，创造现实
4.1 全网刷屏的Sora
4.1.1 三大突出性
4.1.2 在文生视频领域一骑绝尘
4.1.3 仍有进步空间
4.2 Sora技术解读
4.2.1 用大模型的方法理解视频
4.2.2 物理世界的“涌现”
4.2.3 Sora模型的下一步演化
4.3 揭秘Sora团队
4.3.1 13人组成的团队
4.3.2 一个年轻的科研团队
4.4 多模态的跨越式突破
4.4.1 多模态是人工智能的未来
4.4.2 多模态人工智能的爆发前夜
第5章 Sora会抢谁的饭碗
5.1 影视制作，一夜变天
5.1.1 Sora并非第一轮冲击
5.1.2 了不起的视频生成工具
5.1.3 唱衰影视行业的声音
5.2 Sora暴击短视频行业
5.2.1 在UGC时代崛起的短视频
5.2.2 Sora冲击下的短视频行业
5.3 Sora如何改变广告营销
5.3.1 大幅降低视频广告成本
5.3.2 创意是广告业的未来
5.4 可视化——Sora的真正价值
5.4.1 可视化的力量
5.4.2 哪些行业需要Sora
5.5 未来属于拥抱技术的人
5.5.1 人工智能加速换人
5.5.2 坚持开放，拥抱变化
5.5.3 亟待转向的教育
第6章 百模大战，谁会胜出
6.1 OpenAI，胜者为王
6.1.1 GPT系列：大模型的标杆
6.1.2 从DALL-E到Sora
6.2 失守大模型，谷歌的追赶
6.2.1 Bard迎战ChatGPT
6.2.2 PaLM 2是谷歌的回击
6.2.3 强悍的大模型——Gemini
6.2.4 谷歌正在迎头赶上
6.2.5 仍是AI浪潮中的超级玩家
6.3 放弃元宇宙，Meta的努力
6.3.1 从元宇宙转向大模型
6.3.2 开源大模型LLaMA系列
6.3.3 Meta正在大步向前
6.4 Anthropic：Open AI的最强竞争对手
6.4.1 来自Open AI的创始团队
6.4.2 为了安全的努力
6.4.3 GPT的最强竞品
6.4.4 全面超越GPT-4
6.5 马斯克，发布全球最大的开源大模型
6.5.1 为Open AI做了嫁衣
6.5.2 入局激烈的开源之战
6.6 大模型的下一步，路在何方
6.6.1 99%的大模型终将失败
6.6.2 小模型，点燃AI商业市场
第7章 大模型的挑战与风险
7.1 被困在算力里的大模型
7.1.1 飞速增长的算力需求
7.1.2 打造万亿美元的芯片帝国
7.1.3 突围AI算力之困
7.2 大模型的能耗之伤
7.2.1 人工智能正在吞噬能源
7.2.2 不仅耗电，而且费水
7.2.3 谁能拯救大模型能耗之伤
7.3 大模型的“胡言乱语”
7.3.1 什么是人工智能幻觉
7.3.2 为什么会产生人工智能幻觉
7.3.3 努力改善人工智能幻觉问题
7.4 大模型深陷版权争议
7.4.1 AIGC席卷社会
7.4.2 到底是谁创造了作品
7.4.3 版权争议之解
7.5 一场关于真实的博弈
7.5.1 无法分辨的真和假
7.5.2 真实的消解，信任的崩坏
7.6 价值对齐的忧虑
7.6.1 大模型向善发展