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AI加教育的最新进展

Answer

以下是 AI 加教育的最新进展：

  • 案例方面：
    • “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。
    • “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。
    • “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。
    • “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。
  • 对未来的预判：
    • 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。
    • 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。
    • 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。
  • 探索实践：
    • 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。
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References

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|AI赋能教师全场景|来自MQ老师的投稿贡献，图中有老师的微信，欢迎交流沟通|MQ老师|教育|[AI赋能教师全场景](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MDxEwtzIfivcZ6kM8nEcHFPAnqe?table=tblZPbdb7NgLbxew&view=vewJuuzsne)||2023/11/29|<br>|未来教育的裂缝：如果教育跟不上AI|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。|赛博禅心|教育|[未来教育的裂缝：如果教育跟不上AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZqmpwkZA3iB5GNklO4mcirhhnKd)||2023/11/30|<br>|化学：使用大型语言模型进行自主化学研究|文章地址：[https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0)<br>nature前几天发来王炸，论文标题《Autonomous chemical research with large language models》，趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。|[乐谷说](http://javascript:void(0);)|教育|[化学：使用大型语言模型进行自主化学研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JW9UwFYaEi2JhckNflecygdRnne)||2023/12/24|<br>|翻译：怎么把一份英文PDF完整地翻译成中文？|这里介绍了8种方法|ShowMeAI|教育|[翻译：怎么把一份英文PDF完整地翻译成中文？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LGXewBoueiW32skIe2tcv2l0n1f)||2023/12/25|

MQ：AI + 教育 | 实践与探索

2023年起，每个教育工作者，每个父母都应该意识到，我们孩子将要面对的世界，对教和学的要求，已经完全不一样了。真正的个性化学习时代已经到来。请回想一下，我们小时候的学习路径：从小到大在同一个大班（40-70人）接受同一个老师授课，学习同样的教材，完成同样的作业。而2016年，我去美国湾区访校，每个学校的管理层都在讨论如何为孩子提供personalized learning（个性化学习）。比如Khan Lab School（可汗学院旗下的K12学校），允许在孩子准备好的时候随时申请跳级，或者觉得自己没有ready，可以申请停留在之前的年级。7年前的访校给我带来了极大的认知震撼。虽然早就听说过项目制学习，个性化学习，但是看到每个学校积极落地的形态，带来的冲击完全不一样。7年后的今天，随着生成式AI智力崛起，个性化学习将逐渐普及到每个孩子。在未来教育的演变中，AI将作为教育生态系统的一部分，与人类教师共同协作，为孩子们提供完全不一样的学习体验。我们可能逐渐会看不同形态的AI +混合式教学，比如，让逝去的先贤和学生圆桌对谈。在那时，孩子们能够制定自己的学习节奏，根据自己的兴趣和目标和AI Tutor协商定制学习路径和学习材料。他们还可以用「费曼学习法」把学到的东西教给AI，从AI tutor处获得即时反馈。教育工作者不再仅仅是知识的传授者，而是成为学习的引导者以及支持学生在AI元年成长的伙伴。我们将有更多的时间和精力去关注孩子的全人发展，比如培养他们的创造力和社交智慧等。越是AI时代，这些有人味儿的元素可能会更珍贵。未来3年，对于教育从业者来说，任何能提升人机协作效率的点都蕴藏着巨大的机遇，比如AI作业批改，AI备课，AI定制教育规划，AI学前启蒙等。用4.0 V批改阅读理解题

MQ：AI + 教育 | 实践与探索

[title]MQ：AI +教育|实践与探索[heading2]二、AI +教育的探索实践过去半年多，我梳理了教学和育儿的工作流，尝试在每个节点上和AI协作。越用越心惊。因为每个环节的效率可以提升2倍至120倍，这些增益叠加在整个工作流中会被进一步放大，常年累月产生的复利更是难以想象。AI看似降低了获取知识的门槛。实际上，它正在加剧知识获取的不平等，从而拉大会用和不会用的人之间的差距。今天，我想尽力磨平在教育场景下「会用」的门槛。从家长的「育」，老师的「教」和学生的「学」来为大家拆解我和身边的妈妈们，老师们和孩子们做过的落地实践。

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国内有什么免费好用的文字转图片AI吗？
目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多相关工具。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
小红书与AI的结合
以下是关于小红书与 AI 结合的相关内容： 汉青老师曾分享，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内可能因新鲜感获流量红利，长期人们仍在意高质量内容。我们掌握了多种先进工具，但应慢下节奏感受真实世界和身边普通人。目前还没想好具体如何与 AI 结合。 有朋友的朋友圈题材提到：同一条街道上，年轻女孩在街上，孤独老人在围墙里；一张照片传递了两种稳固关系和一种爱意；有人认为电商快递外卖的优势是劳动力，图中女孩的状态令人垂头丧气。 还有作者将 AI 与大理石这一古典媒介结合，认为当历史厚重与科技轻盈相遇会激发艺术可能。 此外，2024 年 11 月 30 日举办的 Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场活动中，介绍了扣子平台最新公测的各项能力。活动旨在推动 AI 技术在大消费领域的应用与创新，为内容生产者寻求更多变现可能。获奖作品如“买买买！产品买点提炼神器强化版”专注于市场营销领域，能提炼卖点、生成营销文案等。
2025-02-17
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
有哪个AI可以读懂建筑施工图纸
以下是一些能够读懂建筑施工图纸的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果，同时为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-17
和教师相关的ai
以下是与教师相关的 AI 应用： 1. 帮助教师获取信息和学习：可以要求人工智能解释概念，获取良好结果。例如，可参考。 2. 作为自动导师：。但使用时需注意可能产生的幻觉，关键数据要根据其他来源仔细检查。 3. 重构教育服务：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 4. 作为数字教师：借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以像古时候的苏格拉底、孔子一样，采用对话式、讨论式、启发式的教育方法授课。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。能实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 5. 生成作业和试题：AI 可以生成作业单和各类测试题，如模仿中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等的试题，为教师提供真题库，为学生提供错题练习库。
2025-02-17
目前ai有哪些活动
目前的 AI 活动包括： 1. 全新 AI 整活计划第七期：一起去抓小精灵！ 可能会是新的流量爆款，ins 上已经火爆。 给大家准备好了海辛和阿文的教程。 活动链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DQj6waWzkiFkRQkSm1Ic5YKFnoe 2. 阿里云 AI 实训营全新升级上线！！ 免费学习，交作业拿好礼。 共学、共享、共实践，1 月 24 号正式开课。 阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操。 加入学习链接：https://click.aliyun.com/m/1000401471/ 3. 投稿内容：使用 DeepSeek 写一篇以“反转”为主题的 1000 字内短篇小说，尽情挥洒你的创意叭！ 投稿地址：通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】点击投稿 小程序://腾讯频道/tN8kNr1nLwcAC0b 2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选如何用 AI 评选出最佳小说家！ 活动详情： 4. 摊位活动： 乐易科学院：通过 AI 的技术，结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化。可以通过技术方式批八字、调风水、进行性格色彩分析，让每个人找到方向，成为更好的自己。摊位区域：C，摊位编号：27，摊位类型：玄学+科学。 AIGC 策划程序美术（3AI 简称 3A 游戏）应用独立游戏开发：摊位区域：C，摊位编号：76，摊位类型：游戏宣传。 AI 人像摄影绘画：摊位区域：C，摊位编号：77，摊位类型：照片。 主题是：B2B AI 营销与 AI 落地项目快速🔜落地～ 具体涵盖 3 个方向： AI 训练 to b，出应用，智能体 agent，文生图生视频都涉及。 美国独立站搭建，工作流给模特戴上珠宝饰品。 Google seo 与 AI 结合。 技术尝试： 好消息，代码写出来了，可以运行，也有 bug。 最近还做出来很多 AI 工具，帮 HR 筛选简历的 AI 工具，行业新闻 AI 生成与自动推送的工作流，小红书 AI 生成的工具，Newsletter AI 生成的工具…… 摊位区域：C，摊位编号：58，摊位类型：产品展示。 5. 030 基础建站相关活动： 共学活动课程安排：近日的共学活动包括建站、编程、用 AI 手搓机器人等课程，并有李吉刚等老师授课。 课程准备与作业：课程有回放链接，会在 B 站专题呈现，还有小作业，部分课程需提前准备材料和购买清单。 线下活动规则：学校若未组队可报名，满 30 人寄物料。活动有创业者、投资人、交易所三个角色，有初始资本，通过股权和现金交换，最终选出最佳投资人和创业者。 线下活动奖励：最佳投资人和创业者有礼品、奖品，config UI 赛道的优秀者可去东京参加 CCS 东京的 config UI 大会，包机酒。 线下活动赞助：活动有豆包、飞书等大厂工具赞助。 Config UI 共学活动：11 月 16 日至 17 日举办首次活动，有优质创作者和开发者参与，提供了课程和回放，左侧“社区共创项目”有文档内容，18 号海鑫、阿文将讲解搭建基础和小应用，共学结束后将开展第二期。 编程课程：大雨老师的编程课原本 10 天压缩为 2 天，先给概念，后续可深入学习。 AIGC 营销视频大赛：伊利主办，奖金丰厚，赛道多，明天早上 10 点有直播，下周开始相关教学，鼓励以赛代练，活动信息在知识库首页、网站和公众号。 交流渠道：QQ 群号码后续会公布，活动相关疑问可在群里交流。
2025-02-17
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展： 通义千问的 Qwen 系列表现出色：Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单，得分不断提高，其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用，尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况：2024 年被称为国内大模型落地元年，1 至 11 月，大模型中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。 其他进展：智谱一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解，国内目前仍无胜任大模型训练的芯片，在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现，但华为昇腾在单卡指标上距离不远，因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态，仍需时间打磨。
2025-01-09
AI方面有什么最新进展
以下是 AI 方面的一些最新进展： 1. 2024 人工智能现状报告：由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表，围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画：从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破，为艺术家提供新工具和可能性，但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论，带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向： 发展历程：包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点：大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉语言模型、多模态融合）、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。
2024-12-05
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展： 在 2024 年，AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面，超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展，有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现，可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平，美国可能出现 GPT5，世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代稍晚）。然而，AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中，有室内装修自动渲染的 HomeByte，生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1，“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面，LLMs 能自动化写代码等流程，交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时，AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之，AI 技术在不断发展的同时，也带来了如诈骗等问题，需要关注和解决。
2024-12-02
Ai最新进展
AI 技术的发展历程如下： 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）：出现了机器学习算法，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广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，包含自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，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，包括强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，有量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，绿洲资本张津剑认为 AI 技术正在加速发展，并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少，但 AI 的实际进展非常迅速。
2024-09-03
LLM写ABAP代码的最新进展
大型语言模型（LLM）在编写ABAP代码方面的能力正在不断提升。ABAP（高级业务应用编程）是SAP系统的编程语言，专门用于开发企业资源规划（ERP）软件。以下是一些LLM编写ABAP代码的最新进展： 1. 代码生成：LLM可以基于自然语言描述生成ABAP代码片段，帮助开发者快速实现特定功能。 2. 代码补全：通过机器学习技术，LLM能够预测并补全ABAP代码，提高开发效率。 3. 代码审查：LLM可以分析ABAP代码，识别潜在的错误和不规范的编程实践。 4. 文档生成：LLM能够根据ABAP代码自动生成文档，包括函数描述、参数说明等。 5. 模式识别：LLM可以识别ABAP编程中的常见模式和最佳实践，并在代码生成时应用这些模式。 6. 交互式学习：一些LLM提供交互式学习环境，帮助开发者通过实例学习ABAP编程。 7. 集成开发环境（IDE）插件：LLM技术被集成到ABAP开发工具中，提供智能代码提示和错误检测。 8. 自动化测试：LLM可以生成测试用例，帮助自动化ABAP代码的测试过程。 9. 性能优化：LLM可以分析ABAP代码的性能瓶颈，并提出优化建议。 10. 跨语言能力：一些LLM能够理解多种编程语言的概念，并将其应用于ABAP代码的编写。 然而，尽管LLM在编写ABAP代码方面取得了进展，但它们仍然面临一些挑战，例如： 领域特定知识：ABAP是一种领域特定的语言，需要对SAP系统有深入的理解。 复杂逻辑处理：企业级应用的逻辑可能非常复杂，LLM需要能够处理这些复杂性。 代码维护性：自动生成的代码需要易于理解和维护。 随着技术的发展，LLM在ABAP编程领域的应用将越来越广泛，但它们可能仍然需要与人类开发者合作，以确保生成的代码既高效又可靠。
2024-08-05
GPT4最新进展
GPT4是OpenAI开发的大型多模态语言模型，它能够接受图像和文本输入，并产生文本输出。以下是GPT4的一些最新进展： 1. GPT4 Turbo的发布：OpenAI推出了GPT4 Turbo的预览版，这是一个更强大的模型，它了解截至2023年4月的世界事件。GPT4 Turbo具有128K的上下文窗口，可以处理相当于300多页文本的输入。相比于GPT4，GPT4 Turbo在性能上进行了优化，提供了更低的价格，输入token价格降低了3倍，输出token价格降低了2倍。 2. 功能和性能提升：GPT4 Turbo支持多模态API调用，包括视觉功能和DALL·E 3 API。它还在指令跟随和JSON模式方面进行了改进，提供了更高的准确性和更有效的JSON格式输出。 3. 可重复输出和对数概率：GPT4 Turbo引入了新的seed参数，允许模型返回大部分时间一致的完成，这对于调试请求和编写单元测试非常有用。OpenAI还计划推出一个功能，返回最可能输出的令牌的对数概率，这将对构建搜索体验中的自动完成等功能非常有用。 4. GPT3.5 Turbo更新：除了GPT4 Turbo之外，OpenAI还发布了GPT3.5 Turbo的新版本，支持16K的上下文窗口，并改进了指令跟随、JSON模式和并行函数调用。 5. 助手API和新模态：OpenAI发布了助手API，允许开发者在自己的应用程序中构建Agent类体验。GPT4 Turbo可以通过Chat Completions API接受图像输入，实现生成标题、详细分析现实世界的图像以及阅读带有图表的文档等功能。 6. 技术报告：OpenAI发布了GPT4的技术报告，详细介绍了模型的开发、性能、能力和局限性。GPT4在多项专业和学术基准测试中展现出人类水平的表现，包括通过模拟律师资格考试并在SAT考试中取得高分。 7. 安全性和可靠性：尽管GPT4在性能上取得了显著进步，但它仍然存在一些局限性，例如可能产生不准确的信息（俗称“幻觉”）和有限的上下文窗口。OpenAI在模型开发过程中注重安全性，以减少潜在的风险。 8. 企业级服务：Azure OpenAI服务发布了企业级可用的GPT4国际预览版，允许企业构建自己的应用程序，并利用生成式AI技术提高效率。 9. 价格降低和速率限制提高：OpenAI降低了API价格，以将节省的费用传递给开发者，并提高了每分钟的令牌限制，以帮助开发者扩展应用程序。 10. 版权保护：OpenAI推出了版权保护措施，如果客户面临版权侵权的法律索赔，OpenAI将介入保护客户并支付相关费用。 这些进展显示了GPT4在多模态能力、性能优化、安全性和企业级应用方面的持续发展和创新。随着GPT4的不断改进和新功能的推出，它在自然语言处理领域的应用潜力将进一步扩大。
2024-04-22
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
AI在教育行业的应用
AI 在教育行业有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，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。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。
2025-02-10
Ai和教育
以下是一些关于“AI+教育”的案例和应用场景： 学习方面：可用 AI 做播客笔记，有助于学习知识和提升语言能力。 教学方面：借助 Claude 和 Gamma.app 等工具帮助学生做好组会准备。 调研方面：使用特定的 prompt 能在短时间内帮同学完成调研报告，也可用 ChatGPT 辅助调研。 书籍推荐：推荐三本神经科学书籍，为学习和运用 AI 提供学科基础。 教师赋能：MQ 老师投稿的“AI 赋能教师全场景”，为教师提供交流沟通的资源。 未来趋势：探讨如果教育跟不上 AI 可能出现的情况。 化学研究：使用大型语言模型进行自主化学研究。 AI 在教育领域的应用还在不断拓展，能为学生提供个性化学习体验，为教师提供更多教学支持。
2025-02-07
AI与教育
以下是关于 AI 与教育的相关内容： 使用 AI 帮助教育具有多种可能性，例如辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念，获取良好结果。相关提示可作为自动导师，如找到。但使用时需注意人工智能可能产生幻觉，关键数据要依据其他来源仔细核查。 教育领域迎来了 AI 技术的春风，如个性化学习平台能提供定制化教学资源，自动评估系统能快速批改作业和考试。但教育体系与 AI 发展速度不匹配，传统教学方式和内容未及时更新，难以满足新兴行业对人才的需求，这对社会经济结构和生产力构成挑战，构建能跟上技术步伐的教育系统是必须面对的课题。 相关案例包括：书籍推荐“三本神经科学书籍”，认为学习和运用 AI 能力时，一些基础学科能打开新天地；“AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献；“未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了 AI 对教学和学习方式的实际影响；“化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。
2025-02-06