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推荐一本 @ManningBooks 的新书《Domain-Specific Small Language Models: Efficient AI for local deployment》，《领域专用小语言模型：面向本地部署的高效 AI》作者 Guglielmo Iozzia，2026 年 5 月出版， 书的内容是，做垂直领域的任务，大模型庞大的容量有时反而帮倒忙。用领域数据训练的小模型，跑在普通硬件上，也能在特定任务上做出高质量的结果。 全书 15 章，骨架是： 微调->量化->领域生成->部署服务 （第 2、3 章 -> 第 5、6、9 章，含 ONNX -> 第 7、8 章，生成 Python 代码和蛋白质结构 -> 第 11 到 15 章，含笔记本运行、RAG、Agent） 看目录有两点值得说。一是它把"在自己的机器上跑起来"当成目标，量化、性能分析、安全 API、笔记本运行都有专门章节。二是书里的 RAG 系统和 Agent 只靠小模型，不依赖基础大模型的调用成本。适合熟悉 Python 的 AI 工程师。 书：https://amzn.to/4g7mVqW Andrej Karpathy关于小模型的学习资料： https://drive.google.com/file/d/1Aw6vxDkjwE12T01UpD6FA5LZlDsc2tzn/view

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