注：我们在 M1 上使用 x86_64 来使用 python3，不然各种问题
这里为您提供一个有关人工智能（AI）和生成式预训练变换器（GPT）入门的书单：
- 《Python 深度学习》（Deep Learning with Python） - François Chollet 非常适合初学者的一本书，介绍了用 Python 编程实现深度学习的基本概念和技术。
-《机器学习：一种基于案例的方法》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective） - Kevin P. Murphy 本书介绍了概率模型在机器学习中的应用，同时涵盖了生成模型的概念。
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《深度学习》（Deep Learning） - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 这本书深入阐述了深度学习领域的核心技术。书中涉及的主题包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络和无监督学习方法。
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《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning） - Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li 和 Alexander J. Smola 本书提供了许多实例供读者深入了解深度学习，内容丰富、易于理解。
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《自然语言处理综述》（Speech and Language Processing）- Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 这本书是自然语言处理的经典著作，为理解 GPT 等语言模型的基本原理打下坚实基础。
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《生成式对抗网络：原理与应用》 （Generative Adversarial Networks: Principles and Applications） 本书围绕生成式对抗网络的基本原理以及应用进行了详细的介绍，可作为初学者探讨生成式模型的入门经典。
同时，在学习过程中，建议您关注以下网站和资源： 机器学习领域的顶级会议：NeurIPS、ICML、IJCAI、ACL 等。 AI 领域博客（例如：Distill、Google AI blog、Microsoft Research blog 等）。 经典教程和公开课：例如吴恩达的机器学习课程，以及 Coursera、edX、Udacity 等平台提供的数据科学和 AI 相关课程。
在学习过程中，不仅要关注理论知识，还要多动手实践和研究各种案例，以便更深入地理解和应用 AI 和 GPT 技术。