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想要了解能够解决小学教师教学相关的AI工具。这些工具分别能解决哪些具体的教学场景

Answer

以下是一些能够解决小学教师教学相关问题的 AI 工具及其适用的教学场景：

  1. 语言学习方面：
    • 像Speak、Quazel和Lingostar这类工具，能够提供实时交流，并对发音或措辞给予反馈。
  2. 数学学习方面：
  3. 历史学习方面：
  4. 写作方面：
    • Grammarly、Orchard和Lex等工具帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。
  5. 作业生成方面：
    • 借助大模型，如 GPT 4.0，教师可以生成各种测试题、作业题，为学生提供个性化学习和定制化作业。
  6. 教学评估方面：
    • 如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能够通过自然语言处理技术自动批改学生的作文和开放性答案题，减轻教师批改负担。
  7. 智能辅助教学方面：
    • Google 的 AI 教育工具 AutoML 可用于创建定制的学习内容，让学生通过有趣的方式加深对学科概念的理解。
  8. 实验教学方面：
    • 像 Labster 的虚拟实验室平台，提供一系列高科技实验室场景，让学生在虚拟环境中进行实验操作并得到 AI 系统的反馈。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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/)。

MQ：AI + 教育 | 实践与探索

先上几张作业单截图，请大家先猜猜这个作业单有多少是AI生成的。嗯，除了排版，AI率为100%。2022年教育部颁布的新课程标准里提到「开展差异化教学」，「加强个别指导」。这个愿望是美好的，但是一线教师有着繁重的行政任务，根本不可能有精力去为每个学生量身定制。但现在，我们借助大模型使得个性化学习、定制化作业变得不再是部分家庭的专属。只要提示词到位，示例清晰，AI非常善于模仿测试题（高学段理科可能还够呛）。我试过让它模仿中高考，托福雅思，SAT（美国高考），GRE（美国研究生入学考），都模仿得有模有样。这意味着，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。我以一种题型为例。[heading4]1、选词填空出题小助手（教学评估）[content]英语学科这个提示词的逻辑，可以迁移到语文学科（文心一言或者Kimi等国产大模型也可以用）感谢社群的蕾蕾老师在方法论上的支持。GPT 4.0的实测输出。

大聪明：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。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。

Others are asking
用于课堂教学
以下是关于 AI 用于课堂教学的相关内容： Character.ai： 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师能实现一对一辅导，不受情绪左右，提高教育效率和质量，让学生更生动地了解历史文化，增强学习兴趣。 个性化数字教师可根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 获取信息和学习东西： 人工智能可用于帮助教育，包括自学学习。 可要求人工智能解释概念，但因可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 北京市新英才学校的探索： 跨学科项目老师带学生用 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学生用训练 AI 模型识别植物。 数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与，学校领导层重视，给予自由空间，目前处于探索初级阶段，已有一定经验和成果。但学生对 AIGC 的认知和理解差异大。
2025-03-05
教师如何用ai提升教学效率
以下是教师利用 AI 提升教学效率的一些方式： 1. 利用多文体智能作文批改评分工具，如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台。大模型能凭借其数据处理能力和应用潜力，为教师提供精确的学生需求洞察，帮助教师量身打造学习方案，提高教学效果和工作效率。 2. 借助 Character.ai 平台，让历史人物作为数字教师为学生授课，实现一对一辅导，提高学生参与感，生动地传授知识，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。 3. 使用阅读备课小助手，如在 flowgpt 上传的相关工具，极大缩短教学准备时间。例如，以前准备教研素材和制作 PPT 可能需要一天到一天半，现在可缩短至 1 2 小时。它能根据输入的阅读文章，按要求生成教学目标、词汇列表、段落分析、阅读理解题目和泛读文章等，还能实现一键课程目标设计、制作词汇练习、生成段落结构、生成泛读练习、生成口语输出活动和回答模板等功能。
2025-03-03
model endpoint ID是什么东西？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。
2025-02-26
TPM 限制是什么意思？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。
2025-02-26
AI模型是什么意思？请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26
中学教师如何学习AI，以方便教育教学
中学教师学习 AI 以方便教育教学可以从以下几个方面入手： 1. 获取信息和自学：可以利用人工智能来解释概念，例如通过相关提示获得类似自动导师的帮助，如的直接链接来激活 ChatGPT 中的导师。但要注意因人工智能可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 2. 课堂应用： 输入书上例题，让 AI 生成新颖解法，引发学生思考。 进行交互式学习，随时要求解释关键代码并举例，为学生提供支架。 利用人工智能分担低阶认知，让人有精力投入高阶认知加工，但要注意对思维训练的引导，提高对学生表现的要求，关注和引导“偷懒”学生。 3. 个性化学习计划：借助 AI 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。例如像 Speak、Quazel、Lingostar 等已经在做这样的事情。 4. 学科学习辅助：利用相关应用帮助学生学习特定科目，如 Photomath、Mathly 指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟与杰出人物聊天教授历史。 5. 作业辅助：使用工具如 Grammarly、Orchard、Lex 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、Beautiful.ai 可协助创建演示文稿。 您还可以了解更多关于。
2025-02-25
整理几个agi工具网站
以下是为您整理的一些 AGI 工具网站： 在线 TTS 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，模拟人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，可在多种平台使用。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 制作网站的 AI 工具： 1. Zyro：https://zyro.com/ 使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 2. 10Web：https://10web.io/ 基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin：https://www.jimdo.com/ 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 4. Site123：https://www.site123.com/ 简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-06
manus的工具调用使用到的具体技术有哪些
Manus 工具调用使用的具体技术包括： 1. 基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中，通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作来处理复杂任务。 2. 核心功能由多个专注于不同任务或领域（如自然语言处理、数据分析、推理等）的独立模型共同完成，这种多模型驱动的设计提高了系统的鲁棒性和准确性，增强了处理复杂任务的能力。 3. 技术架构包含关键组件： 虚拟机：运行在云端虚拟机中，用户可随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 计算资源：利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 生成物：能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 内置多个 agents：通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。 4. 采用“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力，使处理复杂任务更高效和准确。
2025-03-06
使用llm的爬虫工具推荐下，开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具： 1. Jina 开源的网页内容爬取工具：Reader API 能从网址提取出核心内容，并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本，确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库（Python 语言）：在 crawlab 可以做到分布式爬取，非常高效。 3. GPT Crawler：主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中，为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，不使用 Python 自己的 request 库，而是使用 playwright 之类的浏览器，并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式，方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时，对于爬虫工具的选择，还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
可视化分析的AI软件工具有哪些，可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
以下是一些可以用于生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等可视化分析的 AI 软件工具： 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，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（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，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包含逻辑、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。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 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：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 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。
2025-03-06
可视化分析的软件工具有哪些，可以生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等
目前常见的可视化分析软件工具包括：Tableau、PowerBI、Excel、Google Data Studio、QlikView 等。但具体哪些工具能够生成您所提到的线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等，可能需要您进一步查阅它们的详细功能介绍和实际使用体验来确定。
2025-03-06
我是经济学研究者，经常写作学术论文，投稿SSCI期刊，大模型幻觉太严重，在辅助文献综述写作方面，基本没有用处。你有好的用于文献综述写作的AI辅助工具吗？
以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具： 1. 对于 ChatGPT ，您可以使用 temporary chat 功能，保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时，可以采取以下技巧： 告诉模型忘掉之前的所有内容，重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型，如果不确定，可以给它看日志，让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard （大语言模型幻觉排行榜），了解不同模型的幻觉情况，该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率，用于评估 LLM 的事实一致性，并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能，这或许意味着新模型即将发布，预计发布时间在一两周内。
2025-03-06
我是一个快手个体箱包电商AI对我有哪些帮助
对于快手个体箱包电商，AI 可以提供以下帮助： 1. 电商优化：分析销售数据，为您提供增长策略，帮助您了解箱包的销售趋势、客户喜好等，从而优化产品选择和营销策略。 2. 数据处理：收集、清理和分析与您电商业务相关的数据，并以图表、仪表盘等直观方式呈现，让您更清晰地了解业务状况。 3. 商业决策支持：进行市场分析和竞争对手研究，为您的业务发展提供决策依据。 以下是一些相关的案例： 1. 在“Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场”中，有帮助企业快速建立产品智能客服体系的作品，通过用户意图识别、知识库检索答案等方式提升用户体验和客服人效，提高回答准确率，降低企业商用 AI 客服门槛。 2. 还有为中小型消费品企业提供销售订单管理的作品，智能识别和提取销售订单信息并存储至飞书多维表格，降低时间和人力成本，省去昂贵的 ERP 系统购买费用。 3. 面向亚马逊卖家的自动化处理和分析商品负面评论的服务，生成深度洞察报告，帮助卖家快速识别产品问题并改进，提高客户满意度、减少退货率、增加复购率和提升品牌形象。
2025-03-06
视频总结的AI
以下是关于视频总结的 AI 相关内容： 除聊天内容外，AI 可总结不超过 2 万字的文章。例如，将文章全选复制粘贴给 GPTs 即可总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，若视频有字幕，可通过安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”获取字幕。刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 就能实现视频总结。总结完还可继续向 AI 提问或探讨。 OpenAI 开发者利用升级的 API 实现足球比赛视频的全 AI 解说。具体步骤包括提取视频帧（使用 OpenCV 初始化视频文件读取，遍历逐帧处理并编码为 base64 格式）、构建描述提示（创建结构化提示，包含视频描述请求和部分编码的 base64 视频帧）、发送 GPT 请求（定义参数如模型、提示信息、API 密钥和最大令牌限制）。 在 AI 视频运动镜头词测试中，Dream Machine 是一种可将文本和图像制作成高质量逼真视频的 AI 模型。测试目的包括掌握影视级运镜、评估精度和稳定性、检测运镜崩坏情况。测试说明包括取消勾选 Enhance prompt 等。测试总结指出纯运镜关键词效果不佳，需结合具体画面描述才有较好效果，且 luma 会根据画面合理性自行调整运镜。
2025-03-06
如果我是一个只会使用大模型对话，不了解提示词逻辑，想要逐步学习ai相关知识的人，你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐： 1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考： 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词： 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，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。 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。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。 用 Markdown 格式清晰表达问题：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。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替： 第二步：看 OpenAI 的官方文档：
2025-03-06
如何利用ai修改论文？
利用 AI 修改论文可以从以下几个方面入手： 1. 内容生成和辅助写作： Grammarly 可通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索： Zotero 结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 作为 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析： Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化，有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX 结合了自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 在实际修改过程中，还可以参考以下经验： 像南瓜博士那样，将原文喂给相关的 AI 工具，如 code interpreter ，让其写入到 dataframe 里，保存成文件备用。 让 AI 从情节合理与连贯性角度给出意见，并根据其修改。 对于修改细节，可反复尝试，发现效果好的 prompt ，如 Arthur 的结构化 prompt ，对于改得不好的地方进行简单纠正。 一轮修改完成后，可根据需要进行新一轮修改，调整修改的重点，如更强调字词和标点。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，同时要仔细甄别 AI 生成的内容，避免过度依赖。
2025-03-06
免费ai
以下是为您整理的关于免费 AI 的相关内容： 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲： 周鸿祎认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。不懂人工智能可能会被淘汰。 免费课的关键词是免费、分享、科普、交流。 周鸿祎受李一舟启发，做免费科普课，分享 AI 知识，共同交流。课程会先从宏观开始，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家配合讲解基本产品的使用方法等微观内容。 免费的 AI 理解论文服务： 对于计算机领域（尤其是人工智能话题），可以看看 https://www.aminer.cn/ ，该网站提供免费的 AI 理解论文服务（每篇论文只要处理一次便全站可看，成本很低）以及基础的 chat with paper 功能，多数论文都有免费的 PDF 下载链接。
2025-03-06
AI如何自动定制贴纸
以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的 AI 贴纸功能。此功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。 这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。
2025-03-06
comfyui提示词验证异常怎么解决
如果 ComfyUI 提示词验证异常，您可以尝试以下解决方法： 1. 对于翻译失效的问题： 双击“embedded_instail”进行安装。 用记事本打开 BaiduTranslate.py，填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码，以实现正常翻译。 2. 注意如果想要引用负向 embedding，要确保文件夹路径中没有中文，否则可能导致路径错误。 此外，ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确，您可以使用插件提供的更高级的编码器，并选择不同的权重插值方式。例如，当从别的网址复制提示词过来效果不一样时，可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。 在模型使用和工作流方面，可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题，相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时，还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。
2025-03-06
我是做私域培训的，我想知道ai对我的帮助有哪些，我准备出去创业，想要解决获客的问题，但是我没有做流量的经验，只有销售经验
以下是 AI 对您从事私域培训及创业解决获客问题可能提供的帮助： 1. 生成爆款内容：借助 AI 分析能力挖掘同品类爆款，利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等，吸引潜在客户。 2. 公域阵地场景：依托视频号、抖音、小红书、公众号等平台，通过矩阵号和 IP 号的搭建，以及短视频、直播等方式获取 leads，背后涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 3. 私域阵地场景：在朋友圈、小红书、社群、个人 IP 方面，利用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复，实现获客转化。 此外，为您提供一些相关的近期安排和团队信息： 1. 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费方式。 省商会公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训。 2. 北京分队介绍： wb：运营一个私域资源（包括 AI）的讨论群，关注 AI 前沿动态。 祖海：在杭州，有 400 位编导和操盘手资源，做个人 IP 咨询和陪跑，以及 Ai 数字人获客。 宇竹：在多个赛道有丰富的 IP 操盘经验。 U：业余配音演员、业余歌手，擅长音频剪辑，也可简单视频剪辑。 萝卜：生图生视频剪辑均可，剪辑方面有从业经验。 李先森：星动 AI 联合创始人，致力于 AI 教育培训和 AI 商业应用。
2025-03-06
我想要获得短视频脚本创作到视频剪辑的解决方案
以下是从短视频脚本创作到视频剪辑的全面解决方案： 制作流程： 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。 根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 案例参考： 桂大羊提供了保姆级教程，基于大语言模型和绘图模型，探索了文生图到图生视频的创作实践。例如，在一带一路背景下丝绸之路这个角度的创作中，选择了大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映，部分音效在网上无版权下载或使用剪映自带音效。同时确立了时长（1 分钟左右的 AI 生成画面，加上闭幕不超过 2 分钟）和风格（大致定义为中国风）。 请注意，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。
2025-03-04
解决AI 问题的工具
以下是一些解决 AI 问题的工具： Agentic AI：它具有使用工具和多步决策的核心特质。使用工具方面，例如通过调用计算器来解决数学计算不精确的问题，调用互联网搜索工具、公司内部数据库查询工具等改善 AI 能力短板。多步决策方面，如 Agentic Cursor 或 Devin 会根据命令执行结果进行修改与调试，一个回合中可包含多个指令，数量根据工具调用结果动态决定。 Google DeepMind 发布的可视化工具：可用于了解语言模型的内部工作原理，能提取有意义的特征，揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释：https://xiaohu.ai/p/12186 链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 Runway 推出的 Gen3 Alpha Turbo 版本：新版视频生成速度比原版快 7 倍，效果相当，即将推出图像到视频模型，并大幅降价，向免费用户开放。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818839942010913182 Google 推出的 Gemma 2 2B 模型：能在手机、笔记本电脑、台式机等边缘设备上运行，在 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上超越所有 GPT3.5 模型，甚至超越 Mixtral8x7b，可处理多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。详细：https://xiaohu.ai/p/12197 链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818882249263398927 MathGPTPro：专门用于解决数学问题的 AI 工具。
2025-03-01
大模型输出和节点输出配置不匹配怎么解决
当大模型输出和节点输出配置不匹配时，您可以参考以下要点来解决： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按照自身习惯设定，以便识别字段含义。 2. 输入方面，因为取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，所以可直接选择引用。 3. 在提示词区域，由于需要 LLM 根据输入信息处理，所以需要两个双花括号，写明使用的输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需要生成，就设置几项： 为了让大模型理解最终输出的形式要求，需要在用户提示词最后，添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意，变量名称、对应的输出内容、输出格式一定要前后完全一致，否则会输出失败，这一点很容易踩坑。 另外，虽然可以用大模型来实现变量类型的转换，比如选择“豆包·工具调用”，在大模型的高级设置中尽量把随机性调到最低，使其更严格遵循提示词。匹配好输入输出的名称与类型，提示词中注意用{{}}引用输入变量。但大模型节点效果不稳定，运行速度相对较慢，还可能带来额外花费。尤其当输出类型为 String 时，大模型容易画蛇添足地加上一些说明性文字，即使优化提示词去限制，也不一定每次都能限制住。一旦出现偏差，哪怕只是多一个字符，下游节点就可能无法正常运行，且对此调整手段有限。所以如果没有“代码恐惧症”，建议使用代码节点来实现。
2025-02-26
我想通过在sciencedirect上输入关键词后，让AI帮助我整理该词条下文献的内容，输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上，还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具，如文献分析类的软件，先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中，然后让其协助您进行分析和总结。不过，在使用任何工具时，都需要您自己对结果进行评估和筛选，以确保准确性和可靠性。
2025-02-25