Generative AI and Large Language Models (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Mdpi AG, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Hardcover. The following Reprint presents contributions published in the Special Issue entitled "Generative AI and Large Language Models" in Big Data and Cognitive Computing. It brings together recent research on the methods, applications, and evaluation of large language models and related generative AI systems. The volume covers topics such as retrieval-augmented generation, contextual reasoning, agentic workflows, explainability, and trustworthiness, combined with studies in the fields of healthcare, cybersecurity, accessibility, education, finance, and e-governance. By combining methodological advances, comparative analyses, and domain-oriented investigations, this Reprint provides an up-to-date overview of the opportunities and open challenges shaping current research on generative AI and large language models. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
Codice articolo 9783725877034
- Titolo
- Generative AI and Large Language Models (Hardcover)
- Autore
- Fabrizio Marozzo
- Editore
- Mdpi AG
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725877033
- ISBN 13
- 9783725877034
The following Reprint presents contributions published in the Special Issue entitled "Generative AI and Large Language Models" in Big Data and Cognitive Computing. It brings together recent research on the methods, applications, and evaluation of large language models and related generative AI systems. The volume covers topics such as retrieval-augmented generation, contextual reasoning, agentic workflows, explainability, and trustworthiness, combined with studies in the fields of healthcare, cybersecurity, accessibility, education, finance, and e-governance. By combining methodological advances, comparative analyses, and domain-oriented investigations, this Reprint provides an up-to-date overview of the opportunities and open challenges shaping current research on generative AI and large language models.
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Stevenage, Regno Unito
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