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2030年前全国中小学普及人工智能是哪发布 的

Answer

目前没有明确的权威信息表明“2030 年前全国中小学普及人工智能”这一具体说法的发布来源。但以下信息可能对您有所帮助：

  • 美国第 116 届国会第二次会议提到，国家科学基金会主任应授予 K-12 等教育阶段的教育项目资助，以支持人工智能系统相关的多样化劳动力培养、提高对其伦理、社会、安全等影响的认识，并促进对人工智能原理和方法的广泛理解。
  • 北京市大中小学推广了 AI 学伴和 AI 导学应用。
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References

当AI走进小学课堂（全套课程设计）

1956年人工智能被提出1997年深蓝击败卡斯帕罗夫2016年AlphaGo击败李世石2020年GPT-3的发布2022年DALL-E的发布2023年GPT-4的发布2024年即将发布GPT-5说明：这里未来可以改进一下，当时匆忙只写了语言模型和DALL-E，绘图的SD和Midjourney等我都没写进去，已经新出的视频和音乐创作工具等，都可以往上写，但也不用太多。只需要让孩子理解，技术的变革已经越来越快了！内容从图灵测试之后，科学家们就开始努力让机器变得更聪明。到了1956年，人工智能这个词首次被提出，从那时起，人们就开始正式研究如何让机器像人一样思考了。重大突破1997年：有一个叫做深蓝的电脑，在国际象棋比赛中战胜了世界冠军。这是第一次机器在这样的智力游戏中击败了顶尖的人类选手。2016年：有一个更聪明的AI叫AlphaGo，它在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。围棋是一个非常复杂的游戏，这次胜利让全世界都很惊讶。2020年：有一个AI叫GPT-3，它非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。它可以帮助人们写故事、答复邮件，甚至写程序代码！2022年：还有一些AI，比如DALL-E，可以根据你告诉它的话，画出你想象中的图画。你说“一个穿宇航服的猫在月球上”，它就可以画出来！看到这些有趣的故事，你们是不是觉得人工智能非常神奇呢？从一个小小的想法发展到现在，人工智能已经能帮我们做很多事情了。那么，接下来，我们来探索一下人工智能现在都可以做些什么吧！

10月盘点：AI 行业大事记

Gartner发布2025年十大战略技术趋势DeepSeek●👑开源多模态LLM框架Janus司南●👑开源大模型能力评估模型CompassJudgerAnthropic●发布新功能computer useAnthropic●发布Claude 3.5 Haiku，更新Claude 3.5 SonnetStability AI●发布Stable Diffusion 3.5x.AI●正式推出APIComfyUI V1官方桌面版开放内测华为发布纯血操作系统鸿蒙OS NEXT10月23日Jina AI●推出高性能分类器Classifier APIOpenAI●发布图像生成模型sCMMidjourney●上线外部图片编辑器Runway●发布动画视频功能Act-OneIdeogram●推出AI画板工具CanvasGenmo●👑开源视频生成模型Mochi 1荣耀发布操作系统MagicOS 9.0美国14岁少年与C.AI聊天后离世新华社发文表示警惕「AI污染」乱象10月24日港中文&趣丸●推出TTS模型MaskGCT科大讯飞●发布讯飞星火4.0 Turbo阿里●通义代码模式开始内测Anthropic Claude●新增数据分析功能北京市大中小学推广AI学伴和AI导学应用稚晖君👑开源「灵犀X1」全套资料OpenAI●高管Miles Brundage离职10月25日

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

[heading3](1)IN GENERAL.—The Director of the National 20Science Foundation shall award grants for education 21 programs at the K-12,community college,under22 graduate,graduate,postdoctoral,adult learning,and 23 retraining stages of education that—24VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00043 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216pamtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS44•HR 6216 IH(A)support the development of a diverse 1 workforce pipeline for science and technology 2 with respect to artificial intelligence systems;3(B)increase awareness of ethical,social,4 safety,and security implications of artificial in5 telligence systems;and 6(C)promote the widespread understanding 7 of artificial intelligence principles and methods 8 to create an educated workforce and general 9 public able to use products enabled by artificial 10 intelligence systems and adapt to future societal 11 and economic changes caused by artificial intel12 ligence systems.13

Others are asking
请预测，随着国内AI水平的发展，2030年，可能会代替多少打工人的工作？
根据现有资料，关于 2030 年国内 AI 发展可能替代打工人工作的数量，不同的研究和观点有所不同。 咨询公司麦肯锡发布最新预测：截止到 2030 年时，50%工作将被 AI 取代。吴恩达认为 2023 年 AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，同时 AI 会增加 5.55 8.90 亿新岗位。总体而言，越具体、重复性高的工作越容易被取代，而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 需要注意的是，对于 AI 对就业的影响，还需要综合更多因素进行辩证看待。
2025-03-21
人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义： 从监管角度看，有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义，但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难，“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术加速迭代，呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看，人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务，如根据照片判断人的年龄，正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域，人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，经过一年时间的发展，呈现出以下特点： 1. 竞争格局：国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长：2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。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。 3. 厂商表现：百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也排名第一。 4. 行业应用：在智能终端行业，超半数手机厂商使用文心大模型，多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求：大模型进入产业落地后，除模型本身能力外，落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正成为体系化之战。 此外，2023 年国内大模型发展情况包括：智谱推出了 4 代 GLM，MiniMax 推出新模型及“星野”APP，月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少，在 2B 行业中，大模型对收入撬动有限。硬件层上，国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片，华为昇腾在单卡指标上接近，但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
人工智能是什么，有什么用
人工智能（AI）是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用，为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（相关具体应用未在提供的内容中明确提及） 在法律法规方面，各国和地区都在制定相关规则，以规范人工智能的发展和应用，确保其在带来益处的同时，降低可能产生的风险。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的？
人工智能算法的发展历程大致如下： 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大，随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面，算法通过分析数据和推断模型建立参数，或与环境互动学习，人类可注释数据，环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法，由 Geoffrey Hinton 开创，1986 年发表开创性论文引入反向传播概念，2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作，需要数据，如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术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、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
我是新手小白，先学习人工智能开发，从而找工作，如何开始
对于新手小白想要学习人工智能开发从而找工作，可以按照以下步骤开始： 1. 了解自身硬件情况和财力，选择合适的开始方式： 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度慢，不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的，可以使用在线工具，包括在线出图和云电脑，根据实际情况选择，前者功能可能受限，后者需手动部署。 配台电脑：不建议一开始就配主机，玩几个月后仍对 AI 有兴趣再考虑，主机硬盘要大，显卡在预算内买最好，其他随意。 2. 学习相关课程： 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图，有一定逻辑思考和推理能力，适合炼丹新人、小白。 课程安排：课程约 70 80%是理论和方法论内容，大部分练习在课外沟通、练习，少部分必要内容在课上演示。 学习路径：必学、必看内容是基础课，解决环境和软件安装问题；建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具安装教程；正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 3. 进行项目实践，例如： 可以参考“齐码蓝：你（或孩子）还需要学编程吗？AI 编程 Master GPTs”中的项目，先进行需求分析与项目规划，包括功能需求（如每个离谱生物的页面展示图片、头像、文字介绍，支持文字和语音对话，展示相关离谱事件）和非功能需求（页面加载速度快、用户界面友好、支持响应式设计），以及用户故事（如访客浏览不同离谱生物档案、了解背景故事和相关事件、进行文字或语音交流）。 然后进行架构设计与模块化，采用前后端分离架构，前端负责展示界面和用户交互，后端负责处理业务逻辑和数据存取，通过 REST API 实现前后端交互，模块化分为前端模块（生物档案组件、事件展示组件、对话组件）和后端模块（生物档案 API、事件 API、语音处理 API）。 4. 了解法律法规：阅读《促进创新的人工智能监管方法》，了解 AI 在社会和经济中的应用和影响，以及相关的监管环境。
2025-03-24
结合北京房山区文化、地标建筑、生态景观等内容，设计房山区中小学数学节 LOGO，要求巧妙融合数学元素（如几何图形、数学公式、数学符号等）与 AI 元素（如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等），生动诠释 “数学 + AI=？” 的主题内涵。
以下是为您整合的相关内容： 北京具有丰富多样的特色元素，包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等，见证了历史变迁；宜居生活方面，有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面，以及充满京腔的日常生活；潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等；未来科技方面，有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面，若对 AI 回答有疑问可再搜索确认，对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用；兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用，金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列，先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道，若做系列海报，围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时，如制作北京地标糖葫芦风格海报，可用集梦 2.1 模型，以天坛等建筑为画面中心，注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO，您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素（如几何图形、数学公式、数学符号等）和 AI 元素（如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等）相结合。例如，以房山区的著名建筑为主体，融入数学图形进行变形设计，同时添加一些代表 AI 的线条或图案，以生动诠释“数学 + AI=？”的主题内涵。
2025-03-18
怎么用ai制定中小学生的学习计划
以下是为中小学生制定学习计划的一些建议： 1. 明确学习目标：确定想要通过 AI 学习达到的具体成果，例如掌握某种编程语言或了解特定的 AI 应用领域。 2. 从基础入手： 学习编程语言，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构和算法等基础知识。 了解 AI 的基本概念、发展历程和主要技术，如机器学习、深度学习等。 3. 选择合适的工具和平台： 体验 AI 生成工具，如 ChatGPT、Midjourney 等。 探索面向中小学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 合理安排学习时间： 告知每日需要投入的学习时间。 规划每周用到的学习资源。 5. 增加学习成果评估：根据学生的情况，每周对学习成果进行评估。 6. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 相关活动，如编程竞赛、创意设计大赛等，尝试利用 AI 技术解决实际问题。 7. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解最新进展，培养对 AI 的思考和判断能力。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-04
生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例： 北京市新英才学校： 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下，主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，决定制作一款学校地图桌游。 课程中，学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法，有时自己写 prompt 与大语言模型对话，还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案，手绘第一版学校地图，选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域，生成式 AI 带来了诸多改变： 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题，可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”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品，如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 中小学案例
以下是北京市新英才学校在中小学教育场景中生成式 AI 的应用案例： 特色课程方面：学校开设了“AI 创作家”小学课后服务特色课程，12 个五、六年级的学生在老师的引导下，用 AIGC 工具设计一款实用的桌游。学生主导从收集需求、定义问题到设计背景、机制、内容、视觉，再到测试、迭代的全过程。例如，为解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题，学生决定做一款学校地图桌游。课程中，学生学习人工智能知识、使用工具写 prompt 与大语言模型对话，还使用 OpenInnoLab平台生成桌游卡牌图案、手绘地图、选择游戏机制、梳理游戏流程。此外，还邀请中国传媒大学的吴卓浩教授合作，采用“大学生，小学生同上一节课”的方式，大学生为小学生讲解 AI 工具、试玩桌游。本学期，学生们测试并迭代桌游，使用 3D 打印机打印配件，用 ChatGPT 和 Midjourney 增强视觉设计，用 Kimi 辅助编写说明书，还计划让学生尝试用文生音乐工具 Suno 制作歌曲加入桌游 2.0 版本。 英语主课方面：初中部的英语课也融入了 AIGC 工具。魏一然协助初中部的英文老师杨佳欣和刘奕玚进行探索。在课程初期，更多是老师带着学生使用 AIGC 工具，prompt 由学生提出，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，了解处理方法，让 ChatGPT 为学生生成生词解释和例句，形成生词库，并灵活加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在关于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。
2025-02-18
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
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
怎么学习AI普及性课程
以下是学习 AI 普及性课程的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 此外，如果您对特定的 AI 课程感兴趣，比如“野菩萨”的课程： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. 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。 7. 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。 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。获胜者将获得相应奖励，包括冠军奖励 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。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。
2025-02-26
未来类似deepseek这种推理大模型普及，结构化提示词是不是会成为过时的知识
未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及，结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词，仅通过简单对话就能理解用户意图，但基础的如何与模型对话的认知仍需具备，这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词，如“酷老师”“抬杠高手”等，近期提示词有升级，李继刚老师将其玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看，AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外，提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求，即使模型在理解上下文方面变得更好，能够清晰地陈述目标始终很重要，仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词，对于没有太多提示工程经验的人来说，提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省，模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代，使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息，而非复杂的结构。简单大白话仍然有效，但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路，但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求，避免过度指令化，让 AI 自由思考，从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧，而是你的思考！”
2025-02-07