数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势:
关于数字人课程的学习:
在与 AI 交互方面:
[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手,能够帮助他们完成各种任务,成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新,改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI,游戏玩家也可以是AI,情感伴侣可以是AI,……一切的服务都可以被AI重构。[heading3]教育培训[content]古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑,采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问,引导学生思考和总结出一般性的结论,从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今,借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师。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。你可以与任何历史人物进行对话交流,知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本上可以实现一对一的辅导,让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量,还可以让学生更加生动地了解历史和文化,拓宽视野,增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源,真正实现因材施教,更好地满足学生的学习需求,提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题,让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴,作为孩子的玩伴,来自他人的赞美这样的社会奖励,可以促进儿童成长,提高学习成绩。
强烈推荐一下卡尔的AI沃茨做的这门数字人课程,一共15节视频课,持续更新还会不定时增加最新的数字人内容,附赠课外社群辅导,专门解决数字人相关的问题。关于卡尔,从创建AIGC开源学习网站learnpromptl.pro,到建立卡尔的AI沃茨万人社群,他一直致力于AI学习圈。这一次,他建立了一套完整的数字人学习体系,放在这门《克隆你自己》的课程中,带领大家全方位掌握数字人各技能💪同时,他详细回顾了2023年数字人领域的破圈事件⬇️AI马斯克对谈AI乔布斯超331.9k播放霉霉说中文火遍全网,HeyGen再破圈AI郭德纲讲英文相声硅语翻译|海外明星送出中文新年祝福通义千问|兵马俑跳科目三小冰推出支持交互的多模态数字人阿根廷新总统用HeyGen做演讲🤖️数字人的出现,可以极大程度上优化工作流,尤其在制作个人ip短视频、配音、直播甚至到智能客服、虚拟偶像等各种领域都可以完成赋能。所以如果你想加入这场数字人浪潮,拥有自己的数字分身,优化自己的工作流,这门具备完整数字人学习体系的课程,正是你的需求💡[heading2]报名方式[content]🎉24年是数字人元年,人人都将拥有自己的数字人!(扫码可以查看课程详细内容和介绍)[heading2]行业评价[content]业内KOL数字人发言💬[heading2]课程大纲[heading2]教学形式
“AI时代我们都翻身农奴当老板,拥有数字员工后的我们,了解这些员工的秉性,成为新时代的超级个体。”[heading1]01[heading1]—[heading1]是否需要提示词工程,是否需要学提示词?[content]我是持反对观点的,像打字和写作一样。方法论不是关键,不断尝试和大模型交互,便是最佳方法。[heading1]02[heading1]—[heading1]和大模型交互需要遵循规则吗?[content]不需要。网上流传最广的提示词方法论,是“你需要给大模型一个角色”。这确实是一个好的策略,因为小学老师,大学老师这样的角色,预设很多背景信息。这是一个非常讨巧的方式。但我并不认为这是一条必须要遵循的原则,甚至所有的规则都不是必须遵守的。你可以在提示词里面设定规则,也可以聊着聊着临时更改规则,和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了你的目的,如果没达成,那就锲而不舍的开一个新窗口,再尝试一下。如果还是不行,换个模型。[heading1]03[heading1]—[heading1]用Markdown格式清晰表达问题[content]Markdown通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构,使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。1.结构清晰:Markdown通过简单的标记语法提供了丰富的格式化选项,如列表、标题、加粗、斜体、链接等。这使得信息呈现出清晰的结构,有助于模型更好地理解问题的重点和结构。2.格式化强调:Markdown允许用户通过格式化来强调问题中的关键部分,如使用加粗来突出重点或使用列表来组织多个问题或信息点。强调有助于模型识别和优先考虑文本的关键部分,从而提高回答的相关性和准确性。3.适用性广:由于Markdown在技术和非技术领域的广泛应用,使用这种格式交流可以确保信息的有效传达。普适性强。[heading1]04