书籍精选。
LLM Evaluation and Alignment, The Foundational Ideas
这是 Manning Publications 出版的图书，作者为 Han Lee，共 275 页，预计 2027 年 1 月 15 日出版，目前尚未出版。简介称该书把判断与调整 AI 系统的基础研究转化为实用技术，讲解从文本匹配到语义相似度再到基于判断的评估的演进脉络，并提出以“从必须做对的事倒推”的方法把评估作为设计约束，围绕“定义—评估—分析—对齐”循环展开。
CUDA for LLMs
这是 Manning Publications 出版的书，作者 Elliot Arledge，出版日期 2026-10-15，408 页，ISBN 9781633434899，主题词为数据科学与深度学习。简介称其讲解在 CUDA 生态中从编写第一个 kernel 到实现 Flash Attention 等高级 LLM 特性，包括用 Nsight Compute 做性能剖析与瓶颈定位，并针对最新 NVIDIA 硬件讲解 CUDA 基础。适合想从 GPU 编程层面优化大模型、需要实操 kernel 开发的 AI 工程师阅读。
Quantization and Fast Inference
这是 Manning Publications 出版的图书，作者为 Vivek Kalyanarangan，共 339 页，预计 2026 年 12 月 15 日出版，目前尚未出版。简介称该书介绍在不重新设计架构、不做任务特定压缩的情况下优化 AI 模型的量化技术，涵盖量化基础、PTQ 与 QAT 生产流程及压缩部署，并讨论 LLM 激活异常值、KV 缓存压力和 NF4、FP4 等低于 8 位格式的权衡。
Understanding AI
Manning Publications 出版的一本面向入门读者的生成式人工智能书籍，作者为 Matthew Berman、Nicholas Wentz 与 Angelica Lo Duca，共 225 页，预计出版日期为 2027-03-15，尚未出版。书中内容源自作者 Matthew Berman 的 YouTube 视频，从大语言模型如何生成文本讲起，并涉及提示工程等话题，声称不依赖大量数学、代码或技术术语。简介提到读者对象为希望了解 AI 模型、应用与 agent 工作方式的专业人士、教育工作者、管理者、学生和内容创作者。
AI Recommender Systems
Kim Falk 撰写、Manning Publications 出版的推荐系统书籍，共 375 页，预计出版日期为 2027-05-15，尚未出版。内容涉及由 LLM、agent 与上下文工程驱动的新一代推荐系统，从推荐系统入门讲到评估与生产环境部署，涵盖数据工程、性能优化、RAG 等工具，以及算法的强项与盲区。简介面向开发者，说明如何针对业务需求定制和改进系统输出。
Architecting for Autonomy
Anjali Jain 与 Philip O'Shaughnessy 合著、Manning Publications 出版的书籍，共 475 页，预计出版日期为 2027-03-15，尚未出版。书中讨论如何改造和重建现有系统，使自主 AI agent 能在生产系统中安全、负责任地大规模运行，涉及银行、医疗等有严格外部治理要求的领域。作者提出面向自主 agent 的新架构原则，并给出一个与领域无关的“Agentic Enterprise Framework”，包含模式、手册与参考模型。
AI Model Evaluation
Leemay Nassery 撰写、Manning Publications 出版的书籍，共 250 页，预计出版日期为 2027-01-15，尚未出版，目前在 Manning MEAP 目录中连载。内容围绕模型上线前的评估与上线后的运行，包括离线诊断评估、用影子流量模拟生产条件、设计 A/B 测试验证模型对产品指标的影响、以人在回路反馈发现细微失败、以及用 LLM 作为自动评判者扩展评估流程。作者介绍了其在 Spotify、Comcast、Dropbox、Etsy 等公司从事实验与个性化工作的经验。
Retrieval Augmented Generation, The Foundational Ideas
Ben Auffarth 撰写、Manning Publications 出版的书籍，共 438 页，预计出版日期为 2026-12-15，尚未出版，目前在 Manning MEAP 目录中连载。书中按论文逐一梳理 RAG 背后的一系列技术研究，介绍 RAG 2020 年作为可训练神经架构提出后发展出的索引、检索、纠错、压缩与评估等方法，并说明各项创新分别解决什么问题，以及如何自行实现主要 RAG 架构。
Build Applications with Local AI Models on a Mac
这是 Manning Publications 出版的书，作者 Keiji Kamigusa，出版日期 2026-09-28，296 页，ISBN 9781633433700，主题词为 AI。简介称其以在任意近期 Mac（从基础款 Mac mini 到 Mac Studio）上构建语音聊天机器人为逐步实践项目，串联音频采集、语音转写与语言模型推理三项本地技术，涵盖 Homebrew 配置、下载本地大模型等内容，主题是本地运行 AI 带来的隐私与免订阅优势。适合想在 Mac 上做本地 AI 应用开发的读者阅读。
Becoming an AI Researcher: Practical Advice for Graduate Students
Crossref 收录的图书记录，作者 Stefano V. Albrecht，剑桥大学出版社出版，出版日期 2026-10-23，为第 1 版。简介称本书覆盖 AI 博士全流程，从寻找研究问题到实验、写作、参会和最终答辩，涉及与导师合作、组织高效会议、应对评审与拒稿、负责任 AI 研究以及有效使用大模型并维护科学诚信，也讨论把发表成果整合为论文、准备答辩和回应考官，并延伸到学术界、产业和公共部门的职业路径。面向 AI 与机器学习博士生及考虑攻读博士的人。
Agentic AI for Cybersecurity: Foundations, Frameworks, and Field Practice
Crossref 收录、Apress 出版的图书，作者 Amit Singh，出版年份 2026，DOI 为 10.1007/979-8-8688-3237-6，信源未提供版次。出版方页面介绍其从攻防双重视角讲解构建与防护系统，提供可运行的设计、安全关卡与完整 GitHub 实验环境，并将智能体 AI、安全与后量子迁移统一起来讲。适合关注智能体 AI 在网络安全中落地实现与防御实践的技术人员。
Harness Engineering 101: The LLM is the brain, the harness is the body
一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。