Grok 4是融合Transformer、MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）、GNN（Graph Neural Network，图神经网络）等前沿技术的大规模预训练模型（简称“大模型”），具备强大的推理能力与跨模态能力，可广泛应用于智能推理与企业级应用开发。本书系统解析Grok 4大模型的核心技术体系，涵盖理论基础与应用实践，为研究者和开发者提供全面指导。 全书共10章，前5章聚焦核心架构设计，后5章探讨训练优化与应用开发。在核心架构方面，本书从Transformer基础入手，详细解析自注意力、多头注意力及稀疏变换器的优化策略，并探讨MoE在专家选择、负载均衡、动态路由等方面的应用。此外，结合GNN与知识图谱，探讨Grok 4在结构化数据处理与跨模态任务中的适配性。在训练优化与应用开发方面，本书分析自然语言推理（NLI）任务，结合强化学习探讨推理优化策略，并介绍大规模预训练、多任务学习的关键技术。在应用开发方面，结合LiteLLM与Continue编码助手，深入解析Grok 4在企业级应用集成中的实践方案。 本书内容兼具理论深度与工程实践价值，随书赠送案例代码及电子教案（获取方式见封底），适合人工智能领域的研究者、开发者及从业者，为高效利用Grok 4提供了系统性指导。

前言
第1章 Grok 4大模型概述与架构设计
1.1 Grok 4简介与技术背景
1.1.1 从初代大模型GPT-4到Grok 4的技术方案演进
1.1.2 Grok系列大模型的发展历程
1.1.3 核弹级算力：万卡集群产物Grok 4
1.1.4 Grok 4常见应用场景
1.2 Grok 4的基本架构解析
1.2.1 模型的层次化结构
1.2.2 模型组件协同工作机制
1.2.3 数据流与计算路径优化设计
1.2.4 高效计算与内存调度机制
1.3 Grok 4中的深度学习技术
1.3.1 深度卷积神经网络与Transformer的融合
1.3.2 模型权重共享与分布式计算
1.3.3 端到端训练与增量学习
1.3.4 大规模预训练策略与微调技术
1.4 Grok 4的系统架构与部署
1.4.1 系统的分布式训练与推理
1.4.2 API接口设计与调用基础
1.4.3 应用端负载均衡与高并发处理
1.4.4 跨平台部署与资源调度优化
第2章 自注意力机制与多头注意力优化
2.1 自注意力机制的数学推导与实现
2.1.1 输入序列表示与注意力计算
2.1.2 矩阵乘法与加权平均计算
2.1.3 反向传播与梯度下降计算
2.1.4 深度理解自注意力机制
2.2 多头注意力机制的扩展与优化
2.2.1 多头注意力中的线性与非线性变换
2.2.2 注意力权重矩阵的分解与并行计算
2.2.3 长程依赖的建模与局部优化
2.2.4 模型稳定性与精度控制技术
2.3 自注意力机制的性能优化与实现
2.3.1 稀疏注意力与加速方法
2.3.2 模型并行化与GPU加速
2.3.3 长文本处理中的优化技巧
2.3.4 向量化与批处理技术
第3章 稀疏变换器与计算效率优化
3.1 稀疏变换器原理与结构设计
3.1.1 稀疏矩阵表示与存储
3.1.2 稀疏变换器的注意力机制运算流程
3.1.3 稀疏计算在大规模模型中的应用
3.1.4 高效计算图构建与传播
3.2 稀疏变换器的时间与空间复杂度分析
3.2.1 计算复杂度的推导与优化
3.2.2 内存占用与并行计算的优化策略
3.2.3 精度与性能权衡
3.3 Grok 4中的稀疏变换器应用
3.3.1 长文本依赖
3.3.2 通过稀疏变换器优化推理效率
3.3.3 精细调度与稀疏矩阵计算
3.3.4 稀疏变换器在实时推理中的优势
第4章 MoE模型与动态路由机制
4.1 MoE模型的基本原理与架构设计
4.1.1 专家选择与任务分配机制
4.1.2 动态路由机制
4.1.3 多任务学习中的专家协同工作
4.1.4 MoE模型中的负载均衡与效率优化
4.2 MoE中的优化算法与训练策略
4.2.1 动态专家调度与激活机制
4.2.2 专家模型并行计算与分布式训练
4.2.3 局部训练与全局优化
4.2.4 正则化：避免过拟合
4.3 Grok 4中MoE模型的应用与实践
4.3.1 MoE在特定领域任务中的效果提升
4.3.2 专家选择与计算资源分配
4.3.3 MoE与多模态任务协同优化
4.3.4 MoE模型调试与故障排除
第5章 图神经网络与知识图谱
5.1 图神经网络的核心原理
5.1.1 图数据结构与节点表示
5.1.2 PyTorch辅助图卷积与邻接矩阵计算
5.1.3 信息聚合与图的全局表示
5.1.4 GNN模型中的反向传播与训练算法
5.2 GNN在Grok 4中的扩展与优化
5.2.1 长程依赖与多层图结构优化
5.2.2 图神经网络的精度控制与计算优化
5.2.3 基于图结构的跨模态学习
5.2.4 分布式图神经网络的实现与调度
5.3 Grok 4中的知识图谱与推理应用
5.3.1 知识图谱的构建与多层次抽象
5.3.2 图神经网络与语义推理
5.3.3 图数据融合与自然语言生成
第6章 自然语言推理与文本理解
6.1 自然语言推理的数学模型
6.1.1 语义建模与逻辑推理基础
6.1.2 向量空间与关系抽象建模
6.1.3 深度神经网络在推理任务中的优化
6.2 NLI中的多模态融合与上下文感知
6.2.1 图像与文本的联合推理
6.2.2 上下文感知与全局依赖
6.2.3 强化学习在NLI中的应用
6.2.4 跨领域推理与知识迁移
6.3 Grok 4中的NLI应用与优化
6.3.1 多层次推理与决策过程的建模
6.3.2 语义相似性与推理质量提升
6.3.3 强化学习与推理策略微调
第7章 Grok 4与强化学习
7.1 强化学习的核心原理与方法
7.1.1 奖励机制与策略优化
7.1.2 Q-learning与策略梯度算法
7.1.3 自适应策略调整与模型训练
7.2 Grok 4中的强化学习微调方法
7.2.1 奖励函数与推理目标的定义
7.2.2 强化学习在生成式任务中的应用
7.3 Grok 4强化学习的应用实践
7.3.1 强化学习在自动问答中的优化
7.3.2 强化学习与推理任务的结合
第8章 大规模预训练与多任务学习
8.1 大规模预训练技术的核心原理
8.1.1 无监督学习与自监督学习的关系
8.1.2 预训练任务的设计与损失函数优