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AI与中小学教育如何结合？给出一个方案。

Answer

以下是一个关于 AI 与中小学教育结合的方案：

课程内容设计：

  • 对于三年级的孩子，在讲解“什么是 AI”时，先与学生互动，倾听他们对 AI 的理解，再用简单易懂的语言引出概念，例如“人工智能就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术”。

利用 AI 实现个性化学习：

  • 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”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。
  • 例如，利用像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用进行语言学习，实时交流并给予发音或措辞的反馈。

辅助学科学习：

  • 借助 AI 应用帮助学生学习不同学科，如用 Photomath 和 Mathly 指导数学问题，通过模拟与杰出人物聊天的应用如 PeopleAI 和 Historical Figures 教授历史。

提升写作能力：

  • 使用 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。

处理其他形式内容：

  • 利用 Tome 和 Beautiful.ai 等协助创建演示文稿。

应对策略与未来方向：

  • 教育政策改革：重新审视教育目标，着力培养创新思维、问题解决和终身学习能力，政策应更灵活，适应变化。政府设立教育科技发展基金，鼓励校企合作，开发多学科交叉课程。
  • AI 技术融入路径：打破传统教育与高科技的隔阂，教师利用 AI 个性化学习计划、追踪进度和辅导，学生学会与 AI 互动，学校与技术公司合作更新硬件设施和软件平台，加大教师 AI 培训。
  • 社会层面措施：激发社会对教育的关注和投资，公私合作吸引私人资本，加强失业和低技能人员再教育与培训，关注教育公平，构建开放共享教育资源平台。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

当AI走进小学课堂（全套课程设计）

设计思路：要和三年级的孩子对话，要用学生能理解的语言，旨在激发学生的兴趣，引起学生的好奇心即可。在课堂上，先和学生互动，先听听他们口中的AI，再引出我们的概念。内容：大家好，今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能，简称AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过AI。那么，人工智能到底是什么呢？简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。

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。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/)。

大聪明：未来教育的裂缝：如果教育跟不上AI

在AI的强劲推动下，我们面临着一个关键时刻：教育体系必须变革以适应未来。以下是几个关键策略的探讨。教育政策的改革建议首先，我们必须从政策层面重新审视教育的目标。传统的知识灌输已不适应时代发展，教育应当着力于培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。此外，政策也应更加灵活，能够迅速适应技术和市场的变化。政府应该设立教育科技发展基金，鼓励和支持校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术。同时，建立多学科交叉课程，比如结合人工智能与人文学科，使学生能够在多领域交叉融合中形成宽广的视野。AI技术融入教育体系的路径对于AI技术与教育的结合，需要打破传统教育和高科技之间的隔阂。这要求教师在教育工作中加入AI的使用，如利用AI来个性化学习计划，及时追踪学生的学习进度，并给出相应的辅导建议。同时，学生也需要学会如何与AI互动，如使用AI辅助工具来探索复杂的学术概念。在实施层面，学校应与技术公司合作，定期更新硬件设施，并保持软件平台与时俱进。此外，加大对教师的AI培训力度，使之成为教育融合AI的关键促进者。社会层面的应对措施社会层面，我们需要进一步激发社会对教育的关注和投资。通过公私合作模式（PPP），吸引更多的私人资本投入教育领域，特别是在人工智能与教育结合的创新项目上。同时，政府应加强对失业人员和低技能工人的再教育与培训，减少技术进步带来的职业结构转换对个人的冲击。利用在线平台提供免费或低成本的职业培训课程，以便于这部分人群能够及时更新其职业技能，适应劳动市场的新变化。教育的公平性也不容忽视。AI技术的应用不应加剧教育不平等，而应成为缩小教育差距的工具。这需要政府在资源分配上体现公平原则，比如对于偏远和贫困地区学校的教育投资比例应高于富裕地区。最后，需要构建开放共享的教育资源平台，无论是优质课程内容还是人工智能工具，都应允许所有教育机构和学生共同访问和使用，以提高教育资源的使用效率。

Others are asking
有哪些AI模拟面试的产品
以下是一些 AI 模拟面试的产品： 1. 智联招聘面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。
2025-01-17
个人怎么在本地搭建AI大模型
个人在本地搭建 AI 大模型可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，可以使用 AnythingLLM 软件。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中，有一个 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。具体操作包括： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式：Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，按照他的视频进行实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。读完本文，您将学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型，通过搭建本地的聊天工具，了解 ChatGPT 的信息流转，RAG 的概念以及所用到的一些核心技术，如何通过 AnythingLLM 这款软件搭建完全本地化的数据库。
2025-01-17
如何搭建个人AI大模型
搭建个人 AI 大模型主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，还有一种全程白嫖搭建拥有一个 AI 大模型的微信助手的方法： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，搭建到此即可，其本身有问答界面。 3. 搭建。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同让孩子阅读大量书籍等，研究人员会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：如同为孩子整理资料，研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、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：如同为孩子设计学习计划，研究人员需要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试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。
2025-01-17
学习AI编程
以下是关于学习 AI 编程的一些建议和相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 使用流行语言和框架，如 React、Next.js、TailwindCSS。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。要记住，AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文： 2. 齐码蓝的观点： 作者构建了一个 AI 编程 Master GPTs，您可以让它根据不同的对话 hash id 进行 git 命令式操作，如 branch、tag、fork 等。例如，根据对话 ID 创建分支、打 tag 等。用 GPT4 构建了个 GPTs:AI 编程 Master（文末有链接）。 3. 和 Cursor AI 一起学 Python 编程： 课程内容包括 Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。 熟悉 Cursor 界面，包括安装和设置，指导下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能。 编写第一个程序，使用 Cursor 编写一个打印“你好，世界！”的简单程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示。 使用进行远程编程，包括注册和登录，帮助注册 Bohrium 账户并登录在线编程平台，在线编写和运行代码，在 Bohrium 上编写同样的“你好，世界！”程序，演示如何在云端运行代码并查看输出。 教学目标是了解 Python 对于人文学科的意义，掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用，能够在本地和云端运行简单的 Python 代码，体验 AI 技术如何辅助编程和学习。
2025-01-17
有哪些关于AI编程的cursor的内容，比较好的教程和使用经验之类的
以下是一些关于 AI 编程 Cursor 的内容、教程和使用经验： 1. 熊猫 Jay 的教程： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KZt53OxCtlwuTKhplzGCg 涵盖了 Cursor 和其他编程工具的区别、Cursor 入门（安装和使用）、Cursor 初阶案例（开发谷歌插件）、Cursor 进阶案例（开发卡密系统）以及很多加餐项。 2. Cursor 官方介绍： 强调 Cursor 是使用 AI 进行编码的最佳方式，旨在让您极其高效。 包括读懂数据库、使用 tab 来编辑等功能。 3. 三个人和一场黑客松的经历： 作者认为 Cursor 改变了普通人与编程的关系，让不具备代码能力的人可以通过自然语言描述快速开发一些项目。 提到了一些用 AI 做的项目，如各类视频站的整合下载工具、根据 BGM 节奏合成高频卡点视频的 Python 脚本、提取图片颜色生成色板的 Chrome 插件等。 如果您想进一步了解具体内容，可以访问上述提到的链接。
2025-01-17
有哪些找选题的好用AI工具
以下是一些找选题的好用 AI 工具及相关方法： 1. 明确定位：可以用 AI 辅助分析受众特征。 2. 找对标：用元宝快速搜索相关账号和文章。 找对标账号和文章是选题的重要步骤。对标账号即与您定位类似且做得更好的公众号，通过搜索关键词找到对标账号，查看其高阅读量文章，借鉴思路但不照搬内容，同时关注评论区发现读者痛点和需求。 3. 即时记录：用微信群这个工具记录精彩选题。 4. 系统整理：使用飞书文档工具整理选题库。
2025-01-17
人工智能在中小学教育中的解决方案
以下是人工智能在中小学教育中的一些解决方案： 课程内容设计： 对于三年级的孩子，在讲解“什么是 AI”时，先与学生互动，倾听他们对 AI 的理解，再用学生能理解的语言引出概念，比如“简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术”，旨在激发学生的兴趣和好奇心。 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因。 探讨 AI 能不能替代人类的艺术家或者作家，引导学生思考人类创造力与机器效率之间的关系。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论友谊的意义和 AI 能否模拟人类情感互动。 假设 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，同时讨论依赖技术的潜在风险。 个性化学习计划： AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解他们独特的需求，并回答问题或测试技能。例如，有像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用已经在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。 学科学习辅助： 有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用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来教授历史。 作业辅助： 像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题，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。 您可以通过了解更多相关内容。
2024-12-30
你好，你们Way to AGI能否为我提供中小学课程内容设计，尤其是AI通识课理论部分
以下是为您提供的关于中小学 AI 通识课理论部分的相关内容： 目前在“通往 AGI 之路”中，有以下相关课程和活动： 1. 一堂超好玩儿的离谱村 AI 课以及后续开源共创预告： 由一个小团队创建通用课件，然后开源给部分老师群体，在实践中迭代并补充多样的变体用法，最后完全开源。目前共创小团队有作者和詹娜。作者对 AI 了解深，詹娜在创新教育领域视野开阔。若有强烈加入共创的意愿，欢迎留言介绍专长、教育主张及在教育上使用 AI 的状况。 对于公立学校和公益机构的老师，后续会免费提供：支付一定押金可得教学课件和授课说明，教学后写相关文章回馈社区（原创内容>1000 字，公开署名发表）则全额退回押金，否则押金捐赠为活动经费。商业机构若需要，可向 waytoagi 采购课件。 为保护版权，初期只对在 waytoagi 社群并做出贡献的人群提供，是否符合标准由 waytoagi 智囊团判断。 2. 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日10 月 20 日： 10 月 9 日 20:00 有理论基础课程，讲师为银海，课程标题为基础通识课。 3. 如果让我推荐一门 AI 课： 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师要求严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。
2024-12-30
针对 中小学生的AI课程
以下是为中小学生设计的 AI 课程相关内容： 一、新手学习 AI 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。 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，能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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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。 二、当 AI 走进小学课堂（全套课程设计） 1. 课程内容设计 什么是 AI：要和三年级的孩子对话，要用学生能理解的语言，旨在激发学生的兴趣，引起学生的好奇心即可。在课堂上，先和学生互动，先听听他们口中的 AI，再引出我们的概念。 Q&A 你们最喜欢哪一个 AI 应用？为什么？引导策略：无论学生选择哪种应用，都询问他们为什么喜欢，以及他们认为这种技术如何影响他们或他人的生活。鼓励学生思考这些技术背后的科学和工程原理。倡导的想法：强调科技的多样性和创新，以及技术如何帮助解决日常问题或改善生活质量。 AI 能不能替代人类的艺术家或者作家？引导策略：鼓励学生探讨人类创造力与机器效率之间的关系。可以讨论 AI 创造艺术作品和人类艺术之间的差异，询问他们是否认为机器创造的艺术与人类创造的艺术有同等的“灵魂”或情感价值。倡导的想法：倡导对技术的负责任使用，并理解技术是人类创造力的扩展而不是替代。强调人类独特的情感和创造性。 你想不想有一个 AI 机器人朋友？你想让它帮你做什么？引导策略：让学生想象与 AI 机器人的互动场景，并讨论机器人可以帮助他们完成哪些活动。进一步询问他们认为和机器人交友和人类交友有何不同。倡导的想法：讨论友谊的意义，以及 AI 是否能够完全模拟人类情感互动的复杂性。倡导理解技术的辅助角色，而非人际关系的替代。 如果 AI 可以帮你完成家庭作业，你希望它帮你做哪部分？为什么？引导策略：鼓励学生分享他们在家庭作业中遇到的挑战，并探讨 AI 如何帮助他们克服这些挑战。同时，讨论依赖技术的潜在风险，特别是在学习和知识掌握方面。倡导的想法：强调使用 AI 作为学习工具来增强理解和效率，而非完全依赖 AI 完成任务。提倡诚实和自我驱动的学习态度。
2024-12-06
AI在中小学教育中能够提供的支持
AI 在中小学教育中能够提供以下支持： 1. 辅助学生完成课程和任务：可控地引导学生，将部分课程和任务借助 AI 来完成。 2. 培养学生能力：限制部分课程的 AI 使用，以培养学生独立思考和解决问题的能力。 3. 帮助获取信息和学习：可以要求 AI 解释概念，用于自学学习，但要注意对关键数据根据其他来源仔细检查。 4. 协助教师工作：帮助教师节省时间和提高生产力，如备课。 5. 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的学习路径。 6. 课程开发与学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题，提供虚拟学习场景。 7. 社会互动与沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好的口语和展示沟通的准备工具。 然而，AI 备课与优秀的人类教师相比仍有差距，如缺乏课时设计和合理的教学目标梯度，人机融合是未来的趋势。
2024-10-12
steam教育融入中小学信息技术课堂的实践研究的课题申请报告
撰写关于“STEAM教育融入中小学信息技术课堂的实践研究”的课题申请报告时，需要遵循一定的结构和内容要求。以下是一个基本的框架和一些撰写建议： 1. 封面（Cover Page） 课题名称：STEAM教育融入中小学信息技术课堂的实践研究 申请人姓名： 申请人单位： 联系电话： 电子邮箱： 申请日期： 2. 摘要（Abstract） 简要介绍课题的研究背景、目的、方法、预期成果和意义。 3. 引言（Introduction） 研究背景：介绍STEAM教育的重要性和当前在中小学信息技术课堂中的应用情况。 研究意义：阐述本课题研究对于教育改革、学生能力培养等方面的贡献。 研究目的和问题：明确课题的研究目标和需要解决的核心问题。 4. 文献综述（Literature Review） 分析和评述现有文献中关于STEAM教育、信息技术课堂的相关理论和实践研究。 5. 研究方法（Methodology） 研究设计：描述课题的研究类型（定性、定量或混合方法）和设计框架。 数据收集：介绍将采用的数据收集方法，如问卷调查、访谈、课堂观察等。 数据分析：说明将如何处理和分析收集到的数据。 6. 研究实施计划（Research Implementation Plan） 实施步骤：详细列出研究的各个阶段和步骤。 时间表：提供研究的时间安排和里程碑。 7. 预期成果（Expected Outcomes） 描述预期的研究结果，包括理论贡献和实践应用。 8. 研究影响（Impact） 分析课题研究对教育实践、政策制定等方面的潜在影响。 9. 预算和资金（Budget and Funding） 提供课题研究的预算明细和资金来源。 10. 附录（Appendix） 包括研究所需的任何额外材料，如调查问卷、访谈指南等。 11. 参考文献（References） 列出所有引用的文献。 撰写建议： 明确性：确保研究目标和问题清晰明确。 可行性：研究方法和计划应切实可行。 创新性：突出课题的创新点和独特价值。 逻辑性：报告内容应逻辑清晰，条理分明。 规范性：遵循学术规范，正确引用文献。 完成报告后，应进行多次校对，确保没有语法错误和遗漏的信息。此外，根据申请的具体要求，可能需要对报告的结构和内容进行相应的调整。
2024-05-25
如何用一个摄像头记录卷子，通过AI来识别做作业过程中的知识点理解偏差，给出改正措施并记录到错题本
目前暂时没有关于如何用一个摄像头记录卷子，并通过 AI 来识别做作业过程中的知识点理解偏差、给出改正措施并记录到错题本的相关内容。但从理论上讲，要实现这个目标，大致需要以下步骤： 首先，需要通过摄像头获取清晰的卷子图像。这可能需要合适的摄像头位置和光线条件，以确保图像质量。 其次，利用图像识别技术对卷子内容进行识别和分析。这需要训练有素的 AI 模型，能够准确识别题目、答案和书写内容。 然后，通过与预设的知识点和正确答案进行对比，判断知识点的理解偏差。 最后，根据偏差情况，利用相关的教育算法和知识储备，给出改正措施，并将相关内容记录到错题本中。 但要实现这一整套流程，还面临着许多技术挑战和实际操作的困难，例如图像识别的准确性、知识点的精准分析等。
2025-01-16
针对智能体开发，能否给出具体的流程
智能体开发的具体流程通常包括以下步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 在实际的智能体开发中，还包含以下关键流程： 1. 信息聚合与数据挖掘：初步通过高度集成的数据采集机制，全面收集产品的各项关键信息。 2. 卖点提炼与优化：运用先进的大模型，对收集到的信息进行分析，从中提炼出具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用：将提炼的卖点转化为消费者视角的买点，通过行为心理学和市场营销策略，增强产品的吸引力。 4. 视觉化信息呈现：设计直观且具有冲击力的卡片展示，确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整：根据目标受众的偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析：最后，将所有处理结果系统化地存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 此外，基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。在开发过程中，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。您可以基于一些公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等），按照以下步骤尝试开发属于自己的智能体： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话进行具体设置。 4. 使用手工设置。 5. 开始调试您的智能体并发布。
2025-01-09
给出数据，自动生成图或表的ai工具有哪些？
以下是一些可以根据数据自动生成图或表的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图等，具有拖放界面，方便易用，支持团队协作和实时编辑，有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，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 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，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/ 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，在绘制 CAD 图方面，以下是一些 AI 工具和插件： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 对于绘制示意图，以下工具可供选择： 1. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制多种示意图。 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图，其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 3. Diagrams.net（原名 draw.io）：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。
2025-01-07
我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上，请帮我取公众号的一个名字，请给出10个供我参考
以下是为您提供的 10 个适合发布人物访谈录的公众号名字，供您参考： 1. 《深度人物志》 2. 《人物访谈集萃》 3. 《名人面对面访谈》 4. 《非凡人物访谈录》 5. 《人物心灵访谈》 6. 《魅力人物访谈窗》 7. 《人物故事访谈馆》 8. 《杰出人物访谈记》 9. 《人物风采访谈坛》 10. 《热点人物访谈坊》
2024-12-26
我想系统性的，由浅入深的学习AI知识，请给出我一个规划
以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划： 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构和算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章，熟悉 AI 的术语、基础概念，包括人工智能的定义、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程，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，并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 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。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等。根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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，按照以上规划，从编程基础、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，您将逐步深入 AI 领域，为未来的发展做好准备。
2024-12-24
我想用coze搭建一个智能体，关于自然语言课程的期末复习指南，要将我的教材导入扣子作为知识库，智能体支持用户提问，搜索知识点，结合知识库和互联网搜索的内容给出问答，需要使用多智能体或工作流，使用卡片功能进行显示，请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案是什么
以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容： 工具： 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据，快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：运用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：利用 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：运用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。
2025-01-17
如果想购建一个自己的知识库，最好的方案是什么？
要构建自己的知识库，以下是一些可行的方案： 1. 基于 GPT API 打造： 给 GPT 输入定制化知识，但需注意 GPT3.5（免费版 ChatGPT）一次交互的 Token 限制。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案，embeddings 是浮点数字的向量，向量间距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 可将大文本拆分成小文本块，转换为 embeddings 向量并保存，用户提问时将问题转换为向量与储存库比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新 prompt 发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型及搭建： 访问特定网址，使用邮箱注册账号。 Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式，RAG 能力是构建知识库的基础之一。 若要求不高，已可实现本地大模型通过 Web UI 对话功能。但 ChatGPT 访问速度快、回答效果好，原因在于服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库，可进一步操作。
2025-01-16
大模型应用解决方案
以下是关于大模型应用解决方案的相关内容： 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍：零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，拥有智能电动汽车完整自主研发能力，2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日，零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级，携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能，用于聊天、基础知识问答、文生图等场景，提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案： 接入通义大模型实现开放式语音交互：改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图：零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构：基于百炼平台，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代，降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程（一）：基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题： 知识的局限性：模型自身的知识完全源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势：可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且，RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题： 算力方面：国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足，与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面：训练成本高、数据筛选难度大，千亿参数模型报价高昂，让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。
2025-01-12
怎样利用自己现有的培训文档，制作一个AI agent可以担任系统分析员的工作，从文档中抽丝剥茧找出系统问题的根本原因和解决方案？
目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说，要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案，您可以考虑以下步骤： 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类，提取关键信息，例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术，对提取的信息进行标注和训练，使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式，让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题，以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能，根据实际应用中的反馈，调整训练数据和算法，提高其准确性和实用性。
2025-01-10
实验方案用什么ai
以下是一些关于实验方案中使用的 AI 相关信息： 在 Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译的实验设置中，使用 GPT4 作为提示词提案模型，使用 TEXTDAVINCI003 作为执行底层任务的任务模型，并对所有提示词优化方法使用相同的搜索预算。对于使用归纳初始化的实验，由特定生成方式生成 30 个提示词形成初始候选集，优化步骤数量设置为 3，在每个时间戳选择并处理一定数量的提示词。 在 OpenAI 的相关内容中，未直接提及实验方案中具体使用的 AI 技术，但提到了对未来 AI 发展的预期和相关工作的规划，如在硬件、团队规模等方面的发展。 在 Vertex AI 的相关内容中，您已完成实验，在实验中使用了 GitHub 存储库中的笔记本 generativeai 探索 Vertex AI 中的 PaLM API，后续可查看相关文档和 YouTube 频道获取更多信息。
2025-01-10
我想知道关于数字员工的一些落地方案
以下是关于数字员工的一些落地方案： 易观的报告《2024 年 AI 加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议报告》探讨了数字员工的定义、价值、分类，并预测了发展趋势。报告指出，数字员工能提升企业运营效率、降低成本、保障工作质量与稳定性。其发展趋势包括智能水平提升、融入工作流程、成为企业核心资产、开发与运营平台的在线化与开放化、市场的业态多样化、企业专业数据的深度洞察与策略制定、组织能力的新要求、群体智能与组织孪生的纵深发展等。 实战课程方面，提供了一比一数字人分身的定制体验，能让您熟练使用 10 多种热门数字人工具，掌握数字人定制、唇形同步、声音克隆、视频翻译、AI 换脸等技术，了解数字人商业应用场景及行业现状，将数字人融入工作流，完美匹配场景和工具，还能获得自学路径，课程后能持续学习并完成落地。并且搭建了交流群，方便解决课程问题和与其他同学讨论学习心得。 在技术实现上，算法驱动的数字人涉及 ASR 语音识别（如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等）、AI Agent（大模型包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义）、TTS（如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等）。人物建模模型可以通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型）实现。但这种简单的构建方式还存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-01-08