有哪些制作学生个人信息表的 AI

以下是关于 AI 换脸的信息： 制作方法：每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频。 变脸前和变脸后的视频示例： 变脸前的视频： 变脸后的视频： 本次 GPU 服务器的使用花费： 总成本： 时间：大约 10 分钟左右 制作数字人视频：免费 数字人换脸：约 0.8 元 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。 实现工具： 开源、免费的解决方案：facefusion 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion 本机解决方案：需要 python 环境，以及要安装视频解码器等多个依赖的软件，需要一定的编程知识。不推荐本地化安装，因为依赖 GPU，本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供好的大模型运行环境和计算能力。选择 AutoDL 时，注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像。 辅助工具： E4S：精细化的面部交换（换脸）技术，更加精细和高级，能确保换出来的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部细节。项目地址： Misgif：可以将脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址：

以下是最新的 AI 动态和新闻，以及新技术和新的应用方向： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：涉及模型优化、模型服务等。 行业实践：包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态： 2024 年 7 月第二周：快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周：Anthropic 新增分享和后台功能；LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo；Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周：Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型，还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周：Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型，具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进，能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时，还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新，以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，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。 选择感兴趣的模块深入学习：如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，分享实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是为您整理的有趣的 AI 项目相关内容： 项目一： 标题：A proinnovation approach 相关内容：新的监测功能将对监管进行实时评估。AI 在医疗保健和医学中的应用蓬勃发展，如 DeepMind 的蛋白质折叠 AI 解决生物学重大问题等。同时也提到了 AI 可能带来的新风险，如损害身心健康、侵犯个人隐私和破坏人权等。大型专业 AI 公司对英国经济有重大贡献。 项目二： 标题：2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市” 相关内容：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型。计算需求的增长超出了电网的支持能力。AI 对选举的影响尚未显现。人工智能持续有令人兴奋的突破，也存在未解决的伦理问题。OpenAI、Meta 等在不同领域领先，中国实验室也在崛起。

以下是 1 月 19 日的一些 AI 最新新闻： 1. AWPortrait 1.3 人像模型更新，优化了棚拍质感和皮肤肌理，增强户外场景优化，提高对面部表情的识别，包括微笑、大笑等。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2. Meta AI 的自奖励语言模型，采用新型训练方法，模型自生成训练数据，在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3. 微软推出 AI 阅读教练工具，为学生设计，创造 AI 生成故事，通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4. Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”，利用多种 AI 工具如 ChatGPT、DallE 3，包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5. KREA AI 实时生图新功能，提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具，实时生成图像，提高创作便捷性。体验地址：https://krea.ai/apps/image/realtime 链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6. 推荐开源知识库程序 Outline，特点为美观、实时协作、功能丰富，支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。GitHub：https://github.com/outline/outline

以下是关于最新 AI 进展的相关内容： AI 技术的发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 10 月 14 日的 AI 相关进展： 1. ChatGPT 命令工具上线，提供搜索、图像、O1 推理三种命令，使普通模型也具备高级推理能力，测试表明所有模型均支持命令调用，显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 2. Anthropic CEO 展望未来，认为 AI 将在 5 10 年内助力扫除几乎所有疾病，寿命翻倍至 150 岁，包括在医学进展方面实现 50 100 年的突破，如大规模预防自然传染病与开发“万能疫苗”，降低癌症死亡率，治愈遗传疾病，开发抗衰老疗法，帮助治疗抑郁症、精神分裂症等疾病，同时自动化劳动解放人类创造力，推动全球经济增长，但也需平衡风险与潜力。 3. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作，提供思路、润色语言、内容扩展，支持快速修改与撤回版本，极大提升写作效率，未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

以下是关于 AI 基础知识的介绍： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支（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： 根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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 AI 的应用场景。 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： 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。 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 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。

以下是一些适合制作 AI 营销视频的工具和方法： 1. 工具方面： 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。 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。 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。 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。 Writesonic：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 。 2. 应用场景方面： 想要制作低成本的营销视频、企业宣传视频、培训课程，可以使用 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品，用 Avatar 代替真人出镜。 出海企业给产品（商品）推广、介绍使用体验，可使用诗云马良平台的给视频中模特换脸、切换语言的能力，或者 HenGen AI 切换视频内语言以及匹配 Avatar 口型的能力。 3. 脚本和分镜创作方面： 写脚本时，可将工作交给大模型，如 Kimi、Claude、Chatgpt 等。对于科学上网困难的小伙伴，可优先选择免费好用的 kimi（https://kimi.moonshot.cn/），有条件可选择功能更强大的 chatgpt（https://chatgpt.com/）。本作品用的是 Claude（https://claude.ai/new），Claude 在脚本创作方面有优势。 脚本提示词的结构是：说明要做什么样的视频、视频要包含的关键元素、对脚本的输出要求。例如要做 30 秒时长的广告宣传片脚本、做一个孩子们喜欢的儿童绘本脚本等；重点说出产品的特性或者想要的广告风格；按照一定的格式输出，推荐使用 Markdown 格式输出，方便后续操作。 总的来说，这些 AI 工具和方法能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具和方法。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些实用的 AI PPT 制作工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，增强演示文稿吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，包含互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI 此外，Claude + Gamma.app 的组合也可帮助快速寻找论文、提取信息，并找到适合的 PPT 制作工具。

制作一个 AI 视频通常可以按照以下流程进行： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，还有以下制作流程可供参考： 1. 写剧本/分镜。 2. 生图。 3. 生视频。 4. AI 声音。 5. 剪辑。 或者： 1. 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字，可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等，也可以利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频：使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道，然后将准备好的文字内容替换默认文本内容。

以下是关于如何用 AI 制作海报的详细指导： 需求场景： 当您想在社交平台发布内容但觉得纯文字不够吸引人，或者觉得网上找的图片质量差易撞图，自己相册中的照片又不合适时，可以考虑用 AI 制作海报。比如为父亲定制节日祝福海报。 大致流程： 1. 主题与文案：确定海报主题，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 2. 风格与布局：选择期望的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局，背景不一定空白。 3. 生成与筛选：使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材合理排版，得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 可用的 AI 海报生成工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选色和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析生成设计方案，稍作调整即可完成设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 使用无界 AI 制作海报的指引： 网址：https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1，使用皮克斯卡通模型。 关键词类别包括场景（如向日葵花田、面包店）、氛围（如温馨、温暖）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视）、道具（如童话书）、构图（如半身、中景）、画面（如色彩明艳）等。

一、AI 技术在课程设计中的应用 1、AI 工具与需求数据统计 1.1 Chat Excel 处理数据 1.2 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 1.3 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 2、AI 工具与课程题目设计 3、AI 工具与课程大纲设计 4、AI 工具与 PPT 制作 5、AI 工具与配图绘制 二、生成式人工智能在教学中的应用 1、生成式人工智能的基本原理 1.1 文生文 1.2 文生图 1.3 文生音频 1.4 文生视频 2、生成式人工智能的最少必要知识 2.1 生成式 AI 原理 2.2 能力范围 2.3 性能参数 3、人工智能的学习方式 3.1 监督学习 3.2 无监督学习 3.3 强化学习 4、生成式人工智能的应用案例 4.1 根据消费者购买行为偏好分组 4.2 手机相册里的人脸识别分类 4.3 根据房屋特征面积预测价格 4.4 垃圾短信检测分类 4.5 汽车自动驾驶或路径规划导航 4.6 高级游戏人机对弈 5、AI 与教育的关系 5.1 AI 辅助教师的一天 5.2 各大模型之间的使用差异 5.3 教师使用 AI 小技巧

以下是以“AI 技术在课程设计中的应用”为题，为企业内部培训师设计的一天培训课程大纲： 一级大纲) AI 技术在课程设计中的应用概述 二级大纲) AI 技术的基本概念与分类 三级大纲) 监督学习 三级大纲) 无监督学习 三级大纲) 强化学习 三级大纲) 生成式 AI 二级大纲) AI 技术的应用领域与案例 三级大纲) 根据消费者购买行为偏好分组 三级大纲) 手机相册里的人脸识别分类 三级大纲) 根据房屋特征面积预测价格 三级大纲) 垃圾短信检测分类 三级大纲) 汽车自动驾驶或路径规划导航 三级大纲) 高级游戏人机对弈 一级大纲) AI 工具在课程设计中的具体应用 二级大纲) 用 AI 工具做需求数据统计 三级大纲) Chat Excel 处理 Excel 数据 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 二级大纲) 用 AI 工具设计课程题目 三级大纲) 基于数据分析生成题目 三级大纲) 利用自然语言处理优化题目表述 二级大纲) 用 AI 工具设计课程大纲 三级大纲) 依据需求分析生成大纲框架 三级大纲) 完善大纲细节与逻辑 二级大纲) 用 AI 工具制作 PPT 三级大纲) 内容排版与布局设计 三级大纲) 图表与图片的生成与插入 二级大纲) 用 AI 工具画配图 三级大纲) 选择合适的 AI 绘画工具 三级大纲) 明确配图需求与风格 一级大纲) 相关法规与注意事项 二级大纲) 国家互联网信息办公室等七部门的相关规定 三级大纲) 《生成式人工智能服务管理暂行办法》的解读 一级大纲) 总结与交流 二级大纲) 课程设计实践经验分享 二级大纲) 问题答疑与交流互动

以下是一份关于 AI 助力大学生学习的讲座教案： 一、引言 教育科技长期以来在有效性和规模之间存在权衡，但 AI 的出现改变了这一状况。现在可以大规模部署个性化的学习计划，为大学生提供“口袋里的老师”。 二、AI 在学科学习中的应用 1. 语言学习 像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用能够提供实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习 Photomath 和 Mathly 等应用可以指导学生解决数学问题。 3. 历史学习 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 三、AI 在作业中的辅助 1. 写作方面 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. 其他内容形式 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 四、不同时代教育与技术的关系 1. 口传时代 传授生存技能，传承部落文化，通过口诀、歌谣、神话故事等方式，在生活场景和部落仪式中，以口耳相传、身体力行示范等方法进行教学。 2. 手抄时代 掌握典籍知识，培养识字写字能力，学习经学典籍、礼仪、历史等，在私塾、官学、书院中，通过手抄本，采用背诵领会、注疏评点等方式教学。 3. 印刷时代 进行启蒙教育和专业教育，为科举考试准备，学习四书五经、史地文学等，在学校、课堂、图书馆中，利用印刷书籍，通过讲授说理、考试评价等方式教学。 4. 电子媒体时代 开展基础教育、职业教育、成人教育，学习多学科知识和实用技能，在课堂、演播室、函授、远程教育中，使用广播电视教材、函授讲义等，通过程序教学、自学辅导等方式教学。 5. 数字媒体时代 借助互联网等数字媒体，实现更个性化、多样化的学习。 五、AI 对教育的影响与思考 1. 优势 提供个性化学习计划，满足每个学生的独特需求。 节省时间，提高学习效率。 2. 挑战与思考 如何防止 AI 取代人类思考。 如何确保学生在使用 AI 辅助学习时，真正掌握知识和技能，而不是依赖工具。 六、总结与展望 AI 为大学生学习带来了诸多机遇，但也需要合理利用，以实现更好的教育效果。 以上教案仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。

以下是一些可以帮助中学生解题和教学的 AI 应用及相关情况： 在教学方面： 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，AI 的出现改变了这种状况，可大规模部署个性化学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 例如，有 AI 驱动的语言老师能实时交流并给予发音或措辞的反馈，像 Speak、Quazel 和 Lingostar 就在做这样的事。 还有应用能教授新概念或帮助学生在几乎所有学科中摆脱困境，如 Photomath 和 Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天教授历史。 学生在作业中也能利用 AI 助手，如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题并提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 在解题方面： 教师可根据不同教学场景设计恰当的提示词，用生成式人工智能辅助教学，例如收集整理语料、进行智能助理、AI 搜索总结、思维导图制作、PPT 制作、论文润色、专业翻译、摘要重点提取、会议纪要撰写、公文撰写等。 可以通过提示词让 AI 列举特定场景下的常用词汇、转换词汇为表格形式、提供特定场景下的常用句型等，例如“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”“到【医院就医】的时候，常用的【英语】句型有哪些”“用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些”“在【英语高考作文试题】中，常用的表达句型有哪些？并给出例句”“请你给中学生介绍《论语》的主题思想，并将《论语》的 10 条名句翻译成英语”。

以下是一些适合小学生和中学生学习的 prompt engineer 教程： 1. 李继刚的结构化 prompt 方法论：最早接触 Prompt engineering 时的常见技巧有所提升，可通过原文链接查看。其学到的第一个 Prompt engineering 技巧是结构化 Prompt。 2. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二）：可以结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，比如自动给班级孩子起昵称等。选一个好上手的提示词框架，如情境。 3. 吴恩达讲 Prompt：谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering 课程。原版网址： 。

大语言模型对大学生有以下帮助： 1. 模拟故事情景代入角色：通过心智理论推理出每个角色的知识和信念，得出可能的回答，有助于小说家写出更丰富的人物心理和精彩对话，设计更灵活逼真的情节细节。 2. 理解模型中的 Encoder：Encoder 是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用，是大型语言模型的核心部件，对于提取和建模输入序列的语义信息至关重要。 3. 转换类应用：擅长将输入转换为不同格式，如语言翻译、拼写和语法矫正、格式转换等，使转换过程更简单高效，提供更好的文本相关应用体验。例如可以将英文文本翻译成西班牙语，识别文本所属语言等。

对于大学生来说，LLM 可以提供以下帮助： 1. 像开卷考试一样，LLM 可以帮助您获取参考资料和相关信息，例如在进行知识学习和研究时，为您提供所需的事实性知识。 2. 可以用于检测对抗提示并将其过滤掉，避免不良输出。 3. 能够为您提供写作方面的帮助，比如写论文，但需要注意这并非是道德的使用方式。同时，了解这种可能性以及其在学生中的使用情况很重要。对于接收方来说，也需要为组织可能接收到的 AI 生成内容做好准备。

很抱歉，目前知识库中没有关于“AIGC 技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究”这个论文开题报告的相关内容。但一般来说，开题报告可以包含以下几个部分： 一、选题背景与意义 1. 阐述 AIGC 技术的发展现状和趋势。 2. 说明学生创造性问题解决能力的重要性。 3. 分析 AIGC 技术与学生创造性问题解决能力之间的关联。 二、研究目的与问题 1. 明确研究旨在探究 AIGC 技术对学生创造性问题解决表现的具体影响。 2. 提出具体的研究问题，例如：AIGC 技术如何提升学生的创造性思维？AIGC 技术在不同学科中的应用效果是否存在差异？ 三、研究方法 1. 描述拟采用的实证研究方法，如实验、调查、案例分析等。 2. 说明研究对象的选择，包括学生的年级、学科背景等。 3. 介绍数据收集和分析的方法。 四、预期结果与创新点 1. 预测研究可能得出的结果，例如 AIGC 技术能够显著提高学生的创造性问题解决能力。 2. 指出研究的创新之处，比如新的研究视角、独特的研究方法或对现有理论的拓展。 五、研究计划与进度安排 1. 制定详细的研究计划，包括各个阶段的任务和时间节点。 2. 说明可能遇到的困难及解决措施。 六、参考文献 列出与 AIGC 技术和学生创造性问题解决相关的重要文献。 以上内容仅供参考，您可以根据实际研究情况进行调整和完善。