本书内容系统全面，涵盖智能客服系统的发展历程，大模型的基础理论、架构优化、高级认知智能技术、高效压缩及性能评估，以及创新应用案例等。书中剖析了大模型核心架构与能力，研究了架构优化提升技术，探讨了领域对齐、复杂推理及外部工具融合等高级认知智能技术，分析了高效压缩技术与推理优化策略，并分享了智能客服系统的功能架构设计、应用实践、性能优化及典型案例。

第1章 绪论
1.1 智能客服系统的发展背景
1.2 大模型技术在智能客服系统中的应用前景
1.3 本书研究任务及结构概述
第2章 大模型能力基础理论与分析
2.1 大模型基础结构分析与研究
2.2 大模型缩放法则与涌现能力研究
2.3 大模型泛化能力分析与研究
第3章 大模型能力基础架构优化提升技术研究
3.1 基于超立方体Transformer的稀疏注意力模型架构研究
3.2 基于改进位置编码的Transformer架构优化研究
3.3 基于MoE的Transformer架构优化研究
第4章 大模型高级认知智能技术研究
4.1 大模型的领域对齐方式研究
4.2 大模型的复杂推理技术研究
4.3 融合外部工具的增强型大模型研究
第5章 大模型高效压缩及性能评估研究
5.1 大模型高效压缩技术研究
5.2 基于动态层数的推理高效大模型架构研究
5.3 融合外部工具的增强型大模型压缩研究
第6章 基于大模型的智能客服创新应用研究
6.1 智能客服系统的功能架构设计
6.2 大模型在智能客服中的应用实践与挑战
6.3 智能客服系统的性能优化及用户体验评估
6.4 智能客服系统的创新应用案例分析
6.5 南方电网人工智能产品及应用——电力行业专业大模型
第7章 总结与展望
7.1 研究成果总结
7.2 智能客服系统的未来研究方向与挑战