►掌握大模型推薦系統核心技術與設計原理

►從預訓練、微調到上下文學習完整覆蓋

►系統化拆解4種推薦範式與工程實踐技巧

►深度解析嵌入特徵、生成樣本與商品內容

►實作TALLRec、GIRL等前沿推薦模型

►運用大模型強化電子商務冷啟與對話推薦

►實務導向，涵蓋MIND與Amazon資料集應用

►提供CUDA與MacBook雙開發環境安裝指南

►完整展現大模型在真實推薦業務中的落地挑戰與策略

►建構互動式智慧體與推薦解釋提升用戶說服力

本書系統性解析大模型如何重塑推薦系統架構，全面涵蓋預訓練、微調、上下文學習等核心技術，並以實戰角度帶領讀者進行實作與部署。透過MIND、Amazon等主流資料集，詳細展示從資料準備、開發環境建置到模型推理的完整流程。內容涵蓋嵌入特徵生成、冷啟推薦、推薦解釋、互動式推薦等熱門應用，並實作TALLRec、GIRL、LLMRank等前沿案例。進階章節更涵蓋大模型在真實業務中的部署策略、ROI 分析與工程最佳化，幫助開發者將技術真正落地。適合大專院校、AI 工程師及產業實務人員深入學習大模型推薦技術的首選指南。