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前言
第1部分 大语言模型基础与Llama 4架构创新
 第1章 大语言模型基本原理概述
  1.1 大语言模型的基础与发展
   1.1.1 大语言模型的定义与发展
   1.1.2 大语言模型的核心模块
   1.1.3 大语言模型的一些基本概念
   1.1.4 大语言模型的国内外发展现状
  1.2 大语言模型的训练过程
   1.2.1 预训练与微调
   1.2.2 数据集的构建与预处理
  1.3 大语言模型的性能评估
   1.3.1 语言理解能力评估
   1.3.2 生成能力与多样性评估
   1.3.3 基准测试与对比分析
  1.4 大语言模型的应用价值
   1.4.1 自然语言处理
   1.4.2 多模态处理
   1.4.3 跨领域迁移
 第2章 Llama 4基本架构与设计创新
  2.1 Transformer架构与其在Llama 4中的应用
   2.1.1 经典Transformer架构的工作原理
   2.1.2 Llama 4中Transformer架构的优化
   2.1.3 自注意力机制与多头注意力机制
  2.2 Llama 4中的MoE架构
   2.2.1 MoE的基本原理与工作机制
   2.2.2 专家选择与激活的高效算法
   2.2.3 Llama 4中的MoE架构创新与优化
  2.3 超长上下文处理与iRoPE技术
   2.3.1 传统位置编码与iRoPE的区别
   2.3.2 iRoPE的实现原理与优势
   2.3.3 Llama 4如何处理千万Token的上下文
  2.4 稀疏激活与动态专家选择
   2.4.1 稀疏激活的背景与应用
   2.4.2 动态专家选择技术
   2.4.3 Llama 4的激活效率与计算优化
 第3章 Llama 4的多模态处理能力
  3.1 多模态输入与统一特征空间
   3.1.1 多模态数据的定义与特点
   3.1.2 统一特征空间设计
   3.1.3 Llama 4如何处理文本、图像及视频数据
  3.2 跨模态数据的协同推理
   3.2.1 跨模态推理的理论与技术基础
   3.2.2 Llama 4中的多模态融合策略
  3.3 知识图谱与多模态模型的结合
   3.3.1 知识图谱的概念与构建方法
   3.3.2 Llama 4如何结合知识图谱进行推理
   3.3.3 跨领域多模态推理中的应用案例
  3.4 多模态推理性能的优化
   3.4.1 多模态数据的处理与计算瓶颈
   3.4.2 Llama 4的硬件加速与优化策略
   3.4.3 提升多模态推理速度的常用技术手段
 第4章 Llama 4与MCP的互联
  4.1 MCP基本定义
   4.1.1 什么是MCP
   4.1.2 MCP的基本架构与功能
   4.1.3 Llama 4如何与MCP进行无缝对接
   4.1.4 数据流与任务调度的协同工作机制
   4.1.5 MCP SDK
  4.2 MCP与Llama 4的任务分配与管理
   4.2.1 多任务处理与任务分配策略
   4.2.2 Llama 4在MCP中的角色与功能
   4.2.3 基于MCP的智能调度与任务优化
  4.3 Llama 4在MCP中的推理与计算优化
   4.3.1 MCP中的分布式计算与存储
   4.3.2 Llama 4推理时的资源调度与优化
   4.3.3 MCP与Llama 4结合的性能评估与优化策略
  4.4 Llama 4与MCP在多模态应用中的结合
   4.4.1 多模态数据处理中的协同工作
   4.4.2 跨平台数据共享与通信机制
第2部分 MCP平台与Llama 4的高效开发及应用
 第5章 MCP开发进阶
  5.1 MCP的开发环境与工具链
   5.1.1 MCP开发平台
   5.1.2 基础开发工具与框架
   5.1.3 开发环境搭建与配置
  5.2 MCP中的容器化与虚拟化技术
   5.2.1 容器化与虚拟化的基本概念
   5.2.2 MCP中的容器管理与资源隔离
   5.2.3 容器与虚拟化在MCP中的应用案例
  5.3 基于MCP的分布式计算架构设计
   5.3.1 分布式计算的基本原理
   5.3.2 MCP中分布式计算架构的设计与实现
   5.3.3 数据并行与模型并行
  5.4 MCP平台的性能优化与调优
   5.4.1 性能瓶颈分析
   5.4.2 性能优化
   5.4.3 MCP平台调优与资源管理
 第6章 Llama 4应用开发实战
  6.1 Llama 4应用开发基础
   6.1.1 数据集的构建与处理
   6.1.2 模型训练中的资源瓶颈
   6.1.3 推理效率与精度权衡
  6.2 Llama 4开发的常用工具与框架
   6.2.1 开发框架与工具链选择
   6.2.2 训练与调试工具的使用
   6.2.3 部署与上线工具
  6.3 Llama 4的性能优化与调优
   6.3.1 模型大小与推理速度的优化
   6.3.2 训练与推理的分布式优化
 第7章 Llama 4跨平台集成与部署
  7.1 Llama 4与MCP平台的集成方法
   7.1.1 集成架构设计
   7.1.2 数据传输与通信协议
   7.1.3 平台间的协同工作机制
  7.2 Llama 4与MCP的跨平台部署
   7.2.1 跨平台开发与部署
   7.2.2 Llama 4与MCP的容器化部署
   7.2.3 部署后的监控与管理
 第8章 Llama 4的高级功能与技术扩展
  8.1 高级推理算法与多任务学习
   8.1.1 多任务学习的基本概念与应用
   8.1.2 Llama 4中的多任务学习实现
  8.2 基于知识图谱的智能推理扩展
   8.2.1 知识图谱的构建与应用
   8.2.2 知识图谱在Llama 4中的集成方法
   8.2.3 知识图谱驱动的推理优化
第3部分 实战项目与技术选型引擎
 第9章 多视角推理器LlamaSpyGlass开发
  9.1 LlamaSpyGlass项目简介
   9.1.1 何为多视角推理系统
   9.1.2 真实世界新闻事件的多视角AI推理系统
  9.2 技术栈分析与项目模块划分
   9.2.1 项目技术栈分析
   9.2.2 项目模块划分及基本功能实现
  9.3 代码实现
   9.3.1 接口入口模块
   9.3.2 MCP调度与上下文模块
   9.3.3 多视角专家模块
   9.3.4 推理整合与知识增强模块
   9.3.5 任务服务模块
  9.4 项目总结
   9.4.1 完整代码测试
   9.4.2 项目扩展性分析
 第10章 企业级技术选型引擎LlamaCTOAdvisor开发
  10.1 LlamaCTOAdvisor项目简介
   10.1.1 何为企业级技术选型
   10.1.2 LlamaCTOAdvisor核心优势
  10.2 LlamaCTOAdvisor项目模块划分
   10.2.1 技术栈分析
   10.2.2 按文件进行模块划分
   10.2.3 开发中的注意事项
  10.3 代码实现
   10.3.1 需求解析与约束识别模块
   10.3.2 多视角专家Agent模块
   10.3.3 推理整合与知识增强模块
   10.3.4 任务服务与报告输出模块
  10.4 项目总结
   10.4.1 项目集成测试
   10.4.2 项目可扩展性分析
封底