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AI 打造个性化学习路径

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以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容:

在教育领域,AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析,能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式的分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。

AI 在自动评估方面也有显著进展,如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。

智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动,如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。

在虚拟现实和增强现实方面,AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。

生成式人工智能在教学中的应用包括:

  • 个性化学习计划:分析学生表现,根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。
  • 课程开发/学习沉浸:生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。
  • 社会互动/沟通:与新的 AI 工具结合,为学生提供更好的准备工具。

使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议: 英语学习:

  • 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。
  • 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。
  • 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。
  • 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习:
  • 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。
  • 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。
  • 使用虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务。
  • 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。

通过结合 AI 技术和传统学习方法,能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

[title]大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI[heading1]AI在教育的应用人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。以个性化学习平台为例,通过集成算法和大数据分析,这些平台可以实时跟踪学生的学习进度,诊断学习难点,提供个性化的学习建议和资源。如知名的Knewton平台,它利用数据分析来构建个性化的学习路径,使学生能够根据自己的节奏学习。在这个平台上,一个具体的数据示例是,通过对数百万学生的行为模式进行分析,它可以精准预测学生在学习过程中可能遇到的难点,并提前给出解决方案,从而大幅提升学习效率。除了个性化教学外,AI在自动评估领域也取得了显著进展。例如,通过自然语言处理技术(NLP),机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。Pearson的Intelligent Essay Assessor便是这样的一个工具,它能够分析和理解学生的写作内容,给出准确的评分和反馈。这项技术的应用,大大减轻了教师的批改负担,提高了评估的效率和一致性。智能辅助教学工具的推出,使得课堂教学变得更为丰富和互动。例如,AI教师能够引导学生通过对话进行学习,解答学生的疑问,并提供即时反馈。Google的AI教育工具AutoML被用于创建定制的学习内容,让学生能够通过有趣的方式加深对学科概念的理解。这种方式既提高了学习动机,又使知识掌握变得更为深刻。在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)方面,AI技术也在不断推动边界。学生可以通过VR头盔进入一个虚拟的化学实验室,不仅安全地进行实验操作,还能够立即得到AI系统的反馈。例如,Labster的虚拟实验室平台,它提供了一系列的高科技实验室场景,学生可以在这些场景中亲自尝试复杂的实验流程,比如基因编辑或量子物理实验,而无需昂贵的实验设备或专业实验室环境。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

Kimi.ai4.说明:提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。AI可以帮助教师节省时间和提⾼⽣产⼒的⼏种⽅法(备课)•个性化学习计划:分析学⽣表现并根据知识差距和个⼈学习⻛格创建定制的学习路径。•课程开发/学习沉浸:包括⽣成模型⽣成图像、⽂本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。想象一下与⽜顿本⼈讨论⽜顿第三定律,或者在亚利桑那州⽴⼤学的VR实验室中学习⽣物学。•社会互动/沟通:与新的AI ⼯具(如⼝语形式的GPT-4o)结合学习,可以为学⽣提供更好的准备⼯具,以应对依赖⼝语/展示沟通的⾼等教育和职场环境。——“互联⽹⼥皇”Mary Meeker《AI & Universities》AI备课测试与优秀的⼈类教师相⽐仍有差距:缺乏课时设计,且教学⽬标设计缺乏合理的梯度。⼈机融合是⼤势所趋。AI的⾼效率与⼈类教师的经验相结合星火教师助手知网备课助手国家中小学平台1国家中小学平台2教学目标1.学生能理解并背诵课文,把握文章大意。

问:如何用 AI 进行英语学习和数学学习

1.智能辅助工具:利用AI写作助手(如Grammarly)进行英语写作和语法纠错,帮助您改进英语表达和写作能力。2.语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如Call Annie)进行口语练习和发音纠正,让AI提供实时反馈和建议。3.自适应学习平台:使用自适应学习平台(如Duolingo)利用AI技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。4.智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高您的交流能力和语感。[heading3]数学学习:[content]1.自适应学习系统:使用自适应学习系统(如Khan Academy)结合AI技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。2.智能题库和作业辅助:利用智能题库和作业辅助工具(如Photomath)通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。3.虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(如Socratic)利用AI技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。4.交互式学习平台:参与交互式学习平台(如Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用AI技术进行数学建模和问题求解。通过结合AI技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行英语学习和数学学习,并取得更好的学习效果。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

其他人在问
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍: 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),并且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 3. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词:清空提示词框。 3. 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则:用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧,通过实践和尝试巩固知识,体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
哪些AI软件可以设计提示词和优化提示词
以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选: :AI 艺术提示词生成器。 :通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,地址为。 魔咒百科词典:简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,地址为。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,网址为。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,网址为。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,网址为。 3. OpenAI API: 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本,可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是,在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,约为 2048 个 Token 或 1500 个单词)。
2024-11-22
AI写真
以下是关于 AI 写真的相关内容: 在大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中: 在定制化真人模特实景素材的主题活动方面,通过 AI 能将策划、搭建、拍摄、设计融合为一个闭环流程,短时间内完成页面所有素材的生产和输出。例如七夕主题活动页面,在 12 个时辰主题下,可不受外部拍摄条件限制,产出符合需求且风格一致的素材。 在产品营销视觉的 UI 设计场景中,采用 AI 能力可快速定制多种用户需要的视觉效果,通过 SD 中 controlnet 的有效控制,能生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容,增加产品功能的定制可能性。例如 88VIP 的 AI 定制皮肤。 在定制模特 AI 生成方面,通过对 AI 大模型的训练和应用,算法从模特姿态、背景风格、装饰元素等多维度进行效果升级,提升合成的真实性和美感。结合用户脸型、身材数据,为用户提供定制化的线上真人化模特体验。例如 AI 试衣间、AI 写真,简化数据采集流程构建用户的数字分身,根据不同主题的摄影风格生成 AI 写真,让普通用户能通过 AIGC 创造好玩有趣的内容。 在产品场景生成方面,一张商品图结合用户的自定义输入,便可生成多张场景效果,整个过程无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。例如“家作”家装场景灵感。
2024-11-22
我想要把思维导图画的更漂亮一些有什么ai可以帮忙
以下是一些可以帮助您把思维导图画得更漂亮的 AI 工具: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂图表,AI 功能可优化设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用协同;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费开源的在线图表绘制工具,适用于多种示意图绘制。 功能:支持本地和云存储;多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 简化图表创建过程。 功能:智能绘图,自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能。 官网:https://creately.com/ 5. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图,适合多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;多种协作功能。 官网:https://whimsical.com/ 6. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和多种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具集成。 官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-11-22
想学习AI编程需要从哪里开始,有什么资源吗
如果您想学习 AI 编程,可以从以下几个方面开始,并参考以下资源: 开始的方向: 1. 明确编程目标:确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制:明白在何种情况下需要编程,何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源: 1. 掌握 Python 基础: 基本语法:包括变量命名、缩进等规则。 数据类型:如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学会使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 函数:包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程(OOP):了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理:理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作:掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程:例如“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践:通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议: 1. 对于复杂的项目,如 P2P 传输程序,要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置,可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目,生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中,优先寻找线上工具、插件和本地应用,先找现成的开源工具和付费服务,只有在没有现成方案时再考虑自己编程。
2024-11-21
有什么类似于ai秘书的产品吗?
以下是一些类似于 AI 秘书的产品: Replika:用户可在与它的关系中找到意义,每周花费数小时进行对话。 Anima:是一款 AI 聊天机器人产品。 CharacterAI:也是一款相关的产品。 Millie:可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 YourMove:具有类似的优化功能。 Mumkin:能够帮助用户应对困难的对话。 早期的聊天机器人如 ELIZA、Clippy、SmarterChild、Alicebot 和 Kuki 等虽曾流行,但未给消费者留下深刻印象。新一波聊天机器人不同,如 ChatGPT 成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品,这得益于大型语言模型(LLMs),使聊天机器人能自由流畅对话,听起来和人类无异。如今,容易想象出如人工智能朋友、心理治疗师、导师、教练等角色,早期版本常带有浪漫色彩,这可能与成人娱乐行业处于新技术前沿及社会变化有关。
2024-11-21
有什么AI工具可以生成个性化带货视频吗
以下是一些可以生成个性化带货视频的 AI 工具: 1. 虚拟数字人结合产品做视频: 步骤:添加产品/介绍背景(可使用自身素材或搜索添加);扣像结合背景(在剪映中操作);添加字幕和音乐(智能识别字幕,可搜索或手动添加音乐)。可用于带货、讲解产品,应用于直播可能收费,短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或购买会员版。 2. Flair、Booth、Bloom:帮助品牌创建引人注目的产品照片,预期用途将极度个性化,如展示沙发在您公寓中的照片。 3. AdCreative、Pencil:制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 4. Frase、Writesonic:编写经过 SEO 优化的产品描述。 5. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 6. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 7. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 8. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 9. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-07
AI赋能个性化研究生教学。
以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,例如在学校中进行个性化辅导,以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面,2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面,提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量,实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务;利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划;利用 AI 语言学习工具辅助语言学习;利用自然语言生成技术起草文书;利用数据分析和预测技术提供准确建议;利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。
2024-10-23
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,与 ChatGPT 侧重不同,后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney:今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p',或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能,会随着进行更多的成对排名而变化,且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括: 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能: 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用预训练框架,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域,深度学习是机器学习的一个子领域,大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
公司数字化转型对于客户服务增值有什么好处?如何平衡技术和个性化,人性化服务
公司数字化转型对客户服务增值的好处包括: 1. 个性化服务:利用 AI 分析客户行为数据,深入了解客户需求和偏好,为其提供定制化的产品推荐和服务,如电子商务网站根据用户购物历史和浏览习惯推荐相似产品,在线零售商利用客户购买数据推荐新产品或补充产品,从而提升客户体验和忠诚度。 2. 定制化沟通和推广:通过更具针对性的沟通和营销活动加强与客户的关系,提高忠诚度。根据客户偏好和行为数据定制营销活动,在客户支持和沟通中采用个性化方法,定期收集客户反馈并用于优化服务和产品,监控效果并不断优化推荐和营销策略。 3. 提升操作效率:Token 化在自然语言处理中应用,将大段文本分解成小块处理单元,便于管理和分析复杂文本数据,使 AI 模型快速识别关键信息,加速决策过程,提升业务响应速度。 4. 优化客户服务:Token 化使客户服务自动化成为可能,通过自动响应系统快速准确处理客户请求,极大提升客户满意度和品牌忠诚度。 5. 个性化营销:利用 Token 化分析用户行为和偏好,提供高度个性化的营销内容,增加销售转化率。 在平衡技术和个性化、人性化服务方面,可以采取以下措施: 1. 深入挖掘客户数据,同时注重保护客户隐私和数据安全。 2. 结合人工干预和监督,确保服务的人性化和温度。 3. 持续收集客户反馈,根据反馈调整技术应用和服务策略。 4. 培训员工,使其在运用技术的同时能够提供贴心的服务。
2024-10-16
个性化教学和个别化教学
个性化教学和个别化教学在教育领域正借助 AI 技术得到新的发展和应用: 在作业方面,AI 除了排版外,生成率可达 100%。教育部新课程标准提到开展差异化教学和加强个别指导,但一线教师因行政任务繁重难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属,教师拥有 AI 就有了真题库,学生有了错题练习库。 借助大型语言模型,人工智能生成的角色可作为数字教师,如让牛顿授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事。能实现一对一辅导,让学生参与感更高,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,实现因材施教,提高教育效率和质量,缓解教育资源不平等问题。 在数学学习中,可利用自适应学习系统(如 Khan Academy)提供个性化学习路径和练习题;智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤;虚拟教学助手(如 Socratic)解答问题、提供教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。结合 AI 技术和传统学习方法,能更高效、个性化地学习数学。但需注意甄别 AI 生成的内容。
2024-09-25
推荐学习AI的路径
以下是为您推荐的学习 AI 的路径: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 六、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手学习,比如 Python、JavaScript 等,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,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及学习 AI 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 技术解决生活中的实际问题,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,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 七、AI 与宠物结合的相关内容 1. AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手,可自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发的智能互动玩具,增强宠物娱乐体验。 3. AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像。 4. AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 5. AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。
2024-11-19
完善数字经济的发展路径
以下是关于完善数字经济发展路径的相关内容: 在过去的十年中,数字技术已经改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这种转变的中心,数据驱动的创新将为联盟公民和经济带来巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的移动性,并有助于 2019 年 12 月 11 日委员会关于欧洲绿色协议的沟通。为了使数据驱动的经济对所有联盟公民具有包容性,必须特别关注减少数字鸿沟,促进妇女参与数据经济,并培养技术领域的前沿欧洲专业知识。数据经济的构建方式应使企业,特别是委员会建议 2003/361/EC 中定义的微型、小型和中型企业(SMEs)以及初创企业能够蓬勃发展,确保数据访问的中立性、数据的可移植性和互操作性,并避免锁定效应。在 2020 年 2 月 19 日关于欧洲数据战略(“欧洲数据战略”)的沟通中,委员会描述了一个共同的欧洲数据空间的愿景,即一个内部数据市场,在符合适用法律的情况下,数据可以不受其在联盟中的物理存储位置的影响而被使用,这尤其可能对人工智能技术的快速发展至关重要。 数据是数字经济的核心组成部分,也是确保绿色和数字转型的重要资源。近年来,人类和机器生成的数据量呈指数级增长。然而,大多数数据未被使用,或者其价值集中在相对较少的大型公司手中。低信任度、相互冲突的经济激励和技术障碍阻碍了数据驱动创新潜力的充分实现。因此,通过为数据的再利用提供机会,并消除符合欧洲规则和充分尊重欧洲价值观的欧洲数据经济发展的障碍,以及按照减少数字鸿沟的使命,使每个人都受益,从而释放这种潜力至关重要。 这些发展需要在联盟中建立一个强大且更一致的数据保护框架,并得到强有力的执行,鉴于建立信任对于数字经济在整个内部市场发展的重要性。自然人应该对自己的个人数据有控制权。应加强自然人、经济运营商和公共当局的法律和实际确定性。
2024-11-19
小白学Ai的学习路径
以下是为小白提供的学习 AI 的路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-11
AI大模型的历史路径
AI 大模型的发展历史路径大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术不断发展。 自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布以来,AI 大模型在全球范围内掀起了大规模的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性突破,大致分为三个阶段: 1. 准备期:ChatGPT 发布后,国内产学研迅速形成大模型共识。 2. 成长期:国内大模型数量和质量开始逐渐增长。 3. 爆发期:各行各业开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战的竞争态势。 随着大模型技术的愈发成熟和规模增大,为 AI Agent 提供了强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI 以及 AI 芯片和硬件加速等。
2024-11-05
人工智能视阈下高校设计学科教学 改革的新路径研究
以下是为您整合的相关内容: 在高校设计学科教学改革方面,相关法案提到了对人工智能领域的支持,包括支持跨学科研究、教育和培训项目,以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习,并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时,在高等教育中,有人认为大型语言模型(LLMs)可能会对其产生显著的积极影响,特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性,与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外,还有法案涉及推动机器学习的发展,支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。
2024-10-28
系统学习人工智能的路径
系统学习人工智能的路径如下: 1. 加入“通往 AGI 之路”社区:这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等,还会定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 从编程语言入手:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 3. 尝试使用 AI 工具和平台:例如使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 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、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 5. 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 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 6. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,全面系统地学习 AI 知识和技能,可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,为未来在 AI 领域的发展做好准备。
2024-10-28
用Coze创建AI,打造自己的图像生成AI机器人
以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,可选择中文版(https://www.coze.cn/,支持大模型:kimi、云雀)或英文版(https://coze.com/,支持大模型:chatgpt4)进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标,满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot: 首先打开扣子的首页(https://www.coze.cn/home),直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息,完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑,根据功能需求设计提示词。 调整模型设置,比如基于聊天为主的需求,将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件,如英文名言警句(get_one_eng_word & get_many_eng_words)随机获取英语名言,Simple OCR(ocr)识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题,预置问题有参考价值。 最后设置语音,若为英语陪练 AI Bot,选择亲切的英语音色。
2024-11-09
用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人
以下是用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号 访问 Coze 官网,快速注册,开启智能之旅。 Coze 中文名扣子,字节跳动出品。 中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀)——本次教程使用中文版 Coze。 英文版:https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4) 产品定位:新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建你的机器人 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。 登录页面、首页、创建 Bot 时,工作空间选“个人空间”即可。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述你想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 此外,在实际体验中: 测试 AI Bot 时,可能会出现回答不完整的情况,如部分信息未给出,这是因为 Coze 国内版刚发布不久,有些官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定。但官方会尽快解决。 成功的回答是根据提示词和插件+工作流的组合,结果非常详细。若加上自己的知识库甚至定制化使用数据库功能,AI Bot 的使用场景会更丰富。 国外版有免费的 GPT4 大模型使用,插件和工作流功能更丰富稳定,还有更多自定义插件和工作流功能,能更灵活定制 AI Bot。 作者演示上述步骤后发布的 AI Bot,其 ID 是:7333630516673167394,有兴趣可在 Coze 平台上搜索这个 ID 来体验。
2024-11-09
如何打造智能家电行业大模型,需要几步,分别具体怎么实施?
打造智能家电行业大模型一般需要以下步骤及具体实施方法: 1. 准备计算资源:训练大模型需要大量的计算能力,特别是 GPU 等硬件,类似于找一所具备资本和资源的“贵族学校”。 2. 确定数据:大模型需要海量的数据,数据量通常以千亿序列(Token)为标配,这就像为学习确定丰富的“教材”。 3. 选择算法:选择合适的算法来处理和讲解数据,让大模型能更好地理解 Token 之间的关系,如同为学习找一位好“老师”。 4. 微调指导:为了让大模型更好地适应智能家电行业,需要进行微调指导,类似于就业指导。 5. 实际应用:完成上述步骤后,大模型就可以进行实际的任务,如翻译、问答等,这被称为推导。 在构建大模型的过程中,还包括以下具体环节: 1. 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:就像为孩子整理学习资料,要对收集到的数据进行清理和组织,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为大模型设计“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,例如使用 Transformer 架构这种擅长处理序列数据的结构。 4. 训练模型:让大模型“阅读”提供的数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式,逐渐学会理解和生成人类语言。 行业最佳实践方面,以 Baichuan 为例,针对用户复杂的问题,借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,还利用自研的 TSF 技术挖掘用户输入背后更深层的问题。在检索步骤中,自研了 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对大量数据进行预训练,并通过自研损失函数解决问题,同时引入混合检索方式提升目标文档的召回率。
2024-11-08
打造自己的ai本地知识库
以下是打造自己的 AI 本地知识库的相关内容: 1. 本地部署大模型以及搭建个人知识库的思路来源于视频号博主黄益贺。 2. 可以使用 Ollama 一键部署本地大模型,了解 ChatGPT 的信息流转方式以及 RAG 的概念和核心技术。 3. 若要对知识库进行更灵活掌控,可使用额外软件 AnythingLLM,其包含所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档数据给出答案),最后进行测试对话。 4. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人时: 设计 AI 机器人,确定功能范围。 编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径:个人空间知识库创建知识库,支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】,注意内容切分粒度,可加特殊分割符如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 创建工作流,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径:个人空间工作流创建工作流,工作流不必复杂,能实现目的即可。
2024-11-05
怎么打造属于自己的AI
以下是打造属于自己的 AI 的方法: 对于新手,可通过 Coze 快速创建 AI Bot: 1. 访问官网首页 https://www.coze.cn/home 。 2. 在中间的对话框里直接和“Coze 扣子 AI”对话,按照提示操作。 3. 发出需求后,扣子 AI 会根据需求创建新的 AI Bot,创建成功后点击回答的链接进入配置页面。 4. 一个最简单的 AI Bot 就创建好了,可以在页面上进行对话测试,也能分享到微信、飞书等平台。 此外,还有更深入的设计步骤: 1. 确定功能范围,编写 prompt 提示词设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系。创建路径为:个人空间 知识库 创建知识库。支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型,本次使用本地文档。上传文档时注意内容切分粒度,可添加特殊分割符如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 3. 创建工作流,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建路径为:个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后先试运行,无误后发布。如果任务和逻辑复杂,可结合左边“节点”工具,如调用大模型、数据库、代码等。在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
2024-11-03
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29