在人工智能领域，大模型技术作为当前的热点，正推动着各个行业的创新与发展。以下是为深入理解大模型技术，掌握AI核心秘籍而推荐的10本必读理论书籍。
1. 《深度学习》
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 本书是深度学习领域的奠基性经典之作，详细介绍了深度学习的原理、技术和应用，适合所有对深度学习感兴趣的学习者。
2. 《揭秘大模型：从原理到实战》
作者：文亮、江维 本书深入解析了大模型的原理，从基础概念到技术实现，再到实际应用，为读者提供了从0到1构建大模型的全景指南。
3. 《DeepSeek大模型及其应用》
作者：未知 本书全面剖析了DeepSeek大模型的概念、技术原理及行业应用，为读者提供了从理论到实践的全方位指导。
4. 《多模态大模型：技术原理与实战》
作者：彭勇 本书详细介绍了多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点，并提供了配套工具、部署细则和实战案例。
5. 《AI帮你赢：人人都能用的AI方法论》
作者：谭少卿 本书强调将AI作为方法，引导读者掌握与AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活，体验AI带来的高效与便捷。
6. 《实战AI大模型》
作者：尤洋 本书全面覆盖了AI大模型领域，包括Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、GPT系列等关键技术，适合不同层次的读者。
7. 《AI大模型教程：从入门到实践》
作者：未知 本书从入门到实践，逐步引导读者掌握AI大模型的核心技术，包括硬件环境准备、软件环境安装、数据准备、模型选择与训练等。
8. 《人工智能：现代方法（第4版）》
作者：Stuart Russell、Peter Norvig 本书系统、深入地探讨了人工智能领域的理论和实践，适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材。
9. 《知识图谱与大模型融合实践研究报告》
作者：彭旋 本书深入解析了知识图谱与大模型的融合实践，为读者提供了丰富的实战经验和案例。
10. 《数据中台建设：从方法论到落地实战》
作者：彭勇 本书介绍了数据中台建设的方法论和落地实战，为大模型的应用提供了数据支撑。
通过阅读以上书籍，您可以深入了解大模型技术的理论、原理和应用，为自己的AI学习之路打下坚实的基础。