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人工智能时代对语文教育的影响

Answer

人工智能时代对语文教育具有多方面的影响：

  1. 学习工具的丰富：学生在作业中可利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题，提升写作水平。
  2. 个性化学习计划的实现：能够大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，满足其独特需求，如实时交流并给予发音或措辞的反馈。
  3. 教学场景的复杂性增加：使用技术可能导致班级学生成绩方差增大，学生对新技术接受程度不同会加大教师教学难度和工作量，甚至需要分层教学。
  4. 教师的情感因素影响：对于某些智能系统，教师可能因对出题合理性的不信任、自身权利被剥夺等情感因素而不愿意使用，且担心学生成绩下滑带来的责任。

您还可以了解更多关于AI 时代学习的未来。

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References

生成式 AI：下一个消费者平台

除了学习特定的科目，学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如，[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

生成式 AI：下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。

北京大学教育学院教授汪琼：数字化转型建设要从问题出发

汪琼：人工智能等信息技术在教育中的应用已经带来了一些挑战。一是增加了智能时代教育教学场景的复杂性。例如我们发现使用技术会增加班级学生成绩的方差。这可能是学生对新技术的接受程度不同造成的，适应技术的学生成绩会增长，反之则会下降。一个班级的学生学习差距变大，会增加教师教学的难度和工作量，甚至不得不进行分层教学。二是教师不用智能系统有很多情感因素在起作用。比如，对于让学生刷题的智能系统，教师既对其所出题目的合理性不信任，又感到自身权利被剥夺，课堂控制权和学生注意力成为人机争夺的焦点。此外，无论是否使用智能系统，一旦学生成绩下滑，责任将直接落在教师身上，这也可能导致教师不愿意采用不了解其原理的智能系统。

Others are asking
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业，可以从以下几个方面入手： 1. 学习基础知识：了解人工智能的发展历史、基本概念和原理，包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能：例如编程（如 Python）、数学（如线性代数、概率论）等。 3. 深入研究特定领域：如计算机视觉、自然语言处理等，选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目：通过实际参与项目，积累经验和提升能力。 5. 持续学习：人工智能领域发展迅速，要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在多个领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下： 国家统计局数据显示，2022 年全国研究与试验发展（R&D）经费投入总量首次超过 3 万亿元，达到 30782.9 亿元，比上年增加 2826.6 亿元，增长 10.1%，表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大，已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元，预计到 2023 年，中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面，截至 2024 年 3 月，全国算力存量企业共有 75,343 家。其中，广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三，分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外，人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出，中国 AI 产业快速发展，得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量，数量占比高达九成，活跃于各行业领域。预计到 2025 年，中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一，未来，AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢，人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大：能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大，社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习：是一种有效的算法，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强，将随着规模而变得更好，对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理：人工智能模型将很快作为自主的个人助理，代表用户执行特定任务。 5. 资源分配：获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制：控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时，在教育方面，孩子将拥有虚拟导师，能够提供个性化教学，类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域，带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，因无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以难以编写程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面： 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的映射，一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。
2025-02-16
怎样利用AI进行广州小学语文数学英文各科的学习辅导，请给出具体可操作方案，及安排一个学期的日程。
目前没有关于利用 AI 进行广州小学语文、数学、英语各科学习辅导的具体可操作方案及学期日程的相关内容。但一般来说，可以考虑以下步骤： 首先，确定学习目标和重点。针对每门学科，明确本学期需要掌握的知识点和技能。 然后，选择适合的 AI 学习工具。例如，有一些在线学习平台或教育类的 APP ，它们可能提供课程讲解、练习题、智能辅导等功能。 在日程安排方面，可以每周安排一定的时间使用 AI 工具进行学习。比如，周一至周五每天晚上安排 12 小时，分别用于语文、数学、英语的学习。周末可以进行复习和总结。 具体到每天，可以先通过 AI 工具进行知识点的学习，然后做相关的练习题进行巩固，最后利用工具的智能辅导功能解决疑难问题。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能完全替代教师和家长的指导与监督。
2025-02-17
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型，可以参考以下方面： 1. 提示词设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，可设置低参数值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值，想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型： 大模型通俗来讲是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 计算）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 Token 是模型处理和生成的文本单位，在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验，以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17
AI在青少年语文写作方面能提供什么帮助？
AI 在青少年语文写作方面能够提供以下帮助： 1. 激发好奇心和拓展思维：如果将提问方式从封闭性改为开放性，或让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题，能够激发孩子的好奇心。 2. 辅助写作过程：让 AI 写作文，孩子对其进行点评批改，并指导 AI 迭代出更好的文章。通过提交孩子和 AI 共同完成作文的聊天记录来进行评价，重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点以及如何修改，甚至可能需要给 AI 做示范。 需要注意的是，在运用 AI 辅助写作时，家长和老师会担忧孩子不动脑筋、完全依赖 AI 写作等问题。但我们可以研究和尝试克服这些问题，让 AI 更好地支持孩子长远发展。
2024-11-07
如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手
目前知识库中暂时没有关于如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手的相关内容。但一般来说，训练这样的助手可能需要以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定助手需要具备的具体能力和能够解决的问题，例如能够生成语文和数学的详细教案、提供教学方法建议等。 2. 数据收集：收集大量的语文和数学教学资料，包括教材、教案、教学视频、练习题等，以丰富助手的知识储备。 3. 选择合适的技术和模型：根据需求和数据特点，选择适合的人工智能技术和模型，如自然语言处理模型、机器学习算法等。 4. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，不断调整参数以提高模型的性能。 5. 评估和优化：通过实际测试和用户反馈，评估助手的表现，发现问题并进行优化改进。 需要注意的是，这是一个较为复杂的任务，需要综合考虑多方面的因素，并不断进行试验和改进。
2024-10-16
AI教育
以下是关于 AI 教育的相关内容： 1. ShowMeAI 周刊 No.13 中提到了谷歌在 AI Native Education 方面的尝试，以及国区相关产品的对比等多个 AI 话题。 2. Character.ai 旨在让每个人都能获得深度个性化超级智能，在教育领域，AI 可以作为数字教师，如让牛顿、白居易授课，实现不受时空限制的知识获取，还能提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。虚拟角色也可以作为数字陪伴促进儿童成长。 3. Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》提到人工智能将增强人类能力、放大共享智慧等要点，文中还提到孩子将拥有虚拟导师提供个性化教学，引发了对 AI 时代教育的深度思考。
2025-02-21
生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例： 北京市新英才学校： 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下，主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，决定制作一款学校地图桌游。 课程中，学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法，有时自己写 prompt 与大语言模型对话，还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案，手绘第一版学校地图，选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域，生成式 AI 带来了诸多改变： 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题，可大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品，如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 中小学案例
以下是北京市新英才学校在中小学教育场景中生成式 AI 的应用案例： 特色课程方面：学校开设了“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导下，用 AIGC 工具设计一款实用的桌游。学生主导从收集需求、定义问题到设计背景、机制、内容、视觉，再到测试、迭代的全过程。例如，为解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，学生决定做一款学校地图桌游。课程中，学生学习人工智能知识、使用工具写 prompt 与大语言模型对话，还使用 OpenInnoLab平台生成桌游卡牌图案、手绘地图、选择游戏机制、梳理游戏流程。此外，还邀请中国传媒大学的吴卓浩教授合作，采用“大学生，小学生同上一节课”的方式，大学生为小学生讲解 AI 工具、试玩桌游。本学期，学生们测试并迭代桌游，使用 3D 打印机打印配件，用 ChatGPT 和 Midjourney 增强视觉设计，用 Kimi 辅助编写说明书，还计划让学生尝试用文生音乐工具 Suno 制作歌曲加入桌游 2.0 版本。 英语主课方面：初中部的英语课也融入了 AIGC 工具。魏一然协助初中部的英文老师杨佳欣和刘奕玚进行探索。在课程初期，更多是老师带着学生使用 AIGC 工具，prompt 由学生提出，老师引导。例如，在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话，了解处理方法，让 ChatGPT 为学生生成生词解释和例句，形成生词库，并灵活加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在关于社交媒体的英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。
2025-02-18
中小学AI教育场景 生成式 全息
以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容： 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上，对于初中以上学生，一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具，由学生提出 prompt，老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息，还让 ChatGPT 生成单词解释和例句，加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-02-17
最牛逼的人工智能教育课程
以下是关于人工智能教育课程的相关信息： 吴恩达是人工智能领域的知名科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著，是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目和百度公司的相关工作。他以在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎。 对于新手学习 AI，建议： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解历史、应用和趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并争取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作并分享。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，ShowMeAI 周刊 No.13 中提到了上周有讨论度的 9 个 AI 话题，包括谷歌的 AI Native Education 尝试、不同产品的比较、文本编辑语言、提示词设置、编程教程、大模型排名、相关解释、共鸣问题以及处理长材料的讨论等。
2025-02-14
AI应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面的问题
AI 应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面存在以下问题： 1. 教育体系具有惯性，课程设置、教师资格认证、学术评价体制等均有深厚传统根基，更新和调整需要时间，资源重新配置无法一蹴而就，大规模改革提案的决策流程涉及多方利益博弈，是长期议程。 2. 现有的教育体系追求稳定性和标准化，而非灵活性和快速响应，抵制变动，本质上较为保守，与 AI 引领的教育创新所需的快速试错和持续迭代能力脱节。 3. 教育政策更新滞后，政策制定者对新兴技术理解不足，无法充分预见技术对教育的长远影响，政策调整受预算限制、法规约束和政治周期影响，过程缓慢。 4. 技术与政策的脱节体现在教师的培训和招聘上，多数教师未接受相关培训，不仅要掌握工具操作，还需了解如何与教学目标结合，当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上与需求存在差距。 5. 现有评估和认证机制侧重于传统学习方法和结果，学校和教师受其约束，创新的教育实践难以得到认可，甚至可能因偏离既定评价标准而遭质疑。
2025-02-10
普通人和小企业在大企业垄断的ai时代该如何破局
在大企业垄断的 AI 时代，普通人和小企业可以考虑以下破局方式： 1. 对于普通人： 关注并参与关于在 AGI 降临的世界中个体如何生存、创造价值以及新的分配方式的思考、讨论和争取。 2. 对于小企业： 利用欧盟的相关政策，如监管沙盒等措施降低合规成本，促进科技创新。具体包括制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款，采取规制格式合同的方式使显著不公平的条款无效，促进监管沙盒广泛而平等的参与，并减免参加费用和提供部署前服务等增值服务，适当降低评估费用或其他合规要求，在处罚规定中考虑中小企业的利益和经济活力，相关准则的制定充分考虑中小企业需求以降低合规负担。 在 AI 产业链中，应用层存在超级机会和巨大发展空间，小企业可以重点思考和布局应用层。但基础设施层入行资源门槛较高，需谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会；技术层迭代速度快，规模不大的团队须慎重考虑“技术迭代风险”，基础的通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。
2025-02-19
怎么学python，以适应AI时代趋势为导向
以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议： 1. 学习资源： 微信机器人教程，其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程，这是一系列四门短期课程，适合任何技术水平的人。 2. 基础知识： 掌握 Python 的安装和编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境，它是一个独立的 Python 运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用： 学会向 AI 提供线索，这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录，也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站：https://cursor.directory/，学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习，例如编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之，强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言，不断学习和实践，以适应时代的发展趋势。
2025-02-17
人工智能对现在时代有什么冲击
人工智能对现在时代的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢。 2. 社会发展：使社会重新进入不断扩张的世界，人们可以再次专注于正和游戏，天生的创造和彼此有用的欲望将得到前所未有的放大。 3. 技术进步：深度学习有效，随规模扩大预期改善，能帮助解决难题，模型将作为个人助理执行特定任务，促进各领域科学进展。 4. 资源与普及：降低计算成本以普及人工智能，否则可能导致其成为有限资源，引发战争并成为富人工具。 5. 社会变革：社会和经济将发生长期巨大变革，人们会发现新的做事、互助和竞争方式。 6. 不均衡影响：AGI 将产生不均衡影响，一些行业变化小，科学进步可能更快，许多商品价格大幅下跌，奢侈品和受限资源价格上涨。 7. 公共政策：关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要，要权衡安全性和个人授权。 8. 社会控制：存在专制政府利用人工智能进行大规模监控从而剥夺人民自主权的风险。
2025-02-16
如何进入AI时代，如何寻找和使用AI工具来提高工作和学习效率，以及如何解决个性化和专业化需求的问题
进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题，可参考以下要点： 1. 对于 AI 发展的态度：不盲目跟风（FOMO），也不消极对待（JOMO）。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮，尤其是在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向： 个性化：给 AI 装上“记忆”，使其成为工作助理或陪伴者。 场景化：给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况： 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务，90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索，甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果，也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向： 提高创新性和创新辅助能力，关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度，理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景，满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时： 对于简单需求，给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则，能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成开源工具，然后考虑付费服务，实在找不到才考虑自己编程，且编程要以终为始，聚焦目标。 总之，在 AI 时代，要积极拥抱 AI，用起来并有效迭代，形成正确的底层工作逻辑，设计合理流程，按节奏确定目标和复盘。同时，把握好融资节奏，适应对创始人更高、更全面的要求。
2025-02-11
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说，在面对未来的AI时代，需要学习编程的基础知识吗？系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习），学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24