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批改作文时使用什么ai

Answer

在批改作文时,可以利用以下 AI 技术和方案:

  1. 抓取错词错句:
    • 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力,精确定位每一个错误,并在理解上下文的基础上提出修改建议。
    • 具备深层次语义理解,能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。
    • 基于大规模数据识别,辨别出罕见的词汇或句子搭配。
    • 能够基于上下文相关性评估,有效识别语法正确但语境不适宜的用词。
    • 吸收众多语法规则知识,检测句子是否遵守语法标准。
  2. 好词好句识别评测:
    • 模型能模拟一定水平的文学素养,辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。
    • 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧,挑选出提升文章感染力的佳词妙句。
    • 能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。
  3. 作文综合评价评分:
    • 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面细致的评价。
    • 按照预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,进行客观评分。
    • 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。
    • 保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。
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References

智慧教育:多文体智能作文批改评分

在评价作文的过程中,需要考虑多个因素,包括:错别字、词、标点识别;好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。[heading3]场景一:抓取错词错句[content]在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。1.深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。2.大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。3.上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。4.语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。

智慧教育:多文体智能作文批改评分

在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM-4-Plus模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。1.文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。2.风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。3.情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。[heading3]场景三:作文综合评价评分[content]作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM-4-Plus模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM-4-Plus模型能够识别并评估论点的合理性,确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。1.综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。2.标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。3.个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。4.一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

So,let’s consider AI and writing.I’ve written an article about how AI might transform the essay and another article about AI and the future of writing.In it,I described how we might integrate AI into each part of the writing process.We will need to pick and choose how we use AI within each writing piece we create.We might start from a place where we are human-driven first and use AI to modify what we are doing.I write out my blog posts from scratch but I will use some auto-fill and some Grammarly feedback to improve it.I might even go to AI to help define a concept.But it is human-driven and AI informed.Our voice with a megaphone and then an arrow pointing to AI to modify it(with a brain that has AI-like nodes)Sometimes,though,I might want to start with an AI piece of writing that I then modify to make my own.Here’s an example of a time I began with AI and changed it to fit my voice.I began with a writing prompt of my own:From there,I had the AI create a response.Here’s what it came up with.Note that this isn’t bad but it is cliche.Parts of it feel derivative.But it also doesn’t fit my voice or personality.It’s too violent and even cynical.So,I modified it to make it my own.My parts are in bold.Take over the world.But maybe start out small.Perhaps an exoplanet?Or just take over Fresno.Yeah,start out small with Fresno and then go big.Steal the moon.I mean,not our moon,of course.I need the moon if I’m going to keep surfing.I’m thinking maybe Titan or Io?Perhaps Callisto?Nobody ever pays attention to Callisto.Create a shrink ray but one that only makes clothes shrink so that everyone in Fresno thinks they gained ten pounds overnight.

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作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM4Plus 模型能够识别并评估论点的合理性,确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。具有以下特点: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
智能作文批改
智能作文批改方案包括以下几个方面: 1. 方案框架: 某教育平台与 BigModel 开放平台深度合作,在作文评测领域实现效果飞跃,提升了教学体验。大模型能更迅速精准解析学生学习行为和需求,提供定制化作文评测服务,在错别字、词标点符号提取等方面效果提升。 模型选型为智谱推出的 GLM4Plus 高智能语言模型,其在多个领域有显著进展,在 SuperBench 大型模型评测中排名世界前三。它擅长高精细度复杂场景,能准确识别和理解不同年级、体裁作文的语言表达,给出个性化评价。 2. 方案详情: 场景一:抓取错词错句。依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力,能精确定位错误并提出修改建议。具备深层次语义理解、大规模数据识别、上下文相关性评估和语法规则习得的能力。 场景二:好词好句识别评测。GLM4Plus 模型能挖掘作文背后的深层思想,具备文学素养模拟、风格与修辞的辨识、情感与语气的解析的能力。 场景三:作文综合评价评分。模型凭借丰富知识库精准把握文化细节,能综合考虑文章多维度给出全面细致评价,有标准化评分系统、个性化反馈和保证评分一致性的优势。
2025-01-14
有哪些作文批改类的ai工具。以及有没有ai作文批改的共学分享
以下是一些常见的作文批改类 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 关于 AI 作文批改的共学分享,目前在飞书群进行问题接龙及答疑,例如: 1. 上课用什么工具,大模型工具需自行准备,推荐顺序为 chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 2. 文本纠错方面的方法案例,如果是问工具,飞书文档带有纠错功能;如果用 prompt 纠错,文本量不能太大,直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。 3. 用文心一言 APP 可以。 4. 关于国内是否有类似国外提示词支持调用其他 AI 工具的情况,如国产大模型能否文生图,一些模型可以,比如智谱和文心。 5. 把文章给大模型容易,关键是自己给自己写什么样的 prompt。 6. 如果只是用来自己学,长期学习,不一定必须需要 iPhone 手机或者对显卡有一定要求,ChatGPT 交费存在问题且没有途径。
2024-12-31
有没有批改作业的AI
以下是为您提供的关于批改作业的 AI 相关信息: 案例一:在班主任日常工作中,对于包含创意创作和问答题的录播课编程作业,利用 BERT 机器学习模型(准确来说是 BERT 的变种),结合老师的批注(正样本和负样本),实现作业的自动和标准化批改。自动批改节省班主任 50%以上的时间,服务半径从 50 人扩大到 200 人。 案例二:在智慧课程培育建设中,存在主观题 AI 辅助批改的策略与实践,如让 ChatGPT 编写 Python 程序来做 excel 数据处理,包括提要求、拷代码运行、告知错误、运行成功等步骤。还提到了用 GPT3.5 和 GPT4 写代码的基本操作,以及利用自然语言让其处理诸如单元格内容合并重复、整个表格所有单元格去重复等问题。 希望以上信息对您有所帮助。
2024-12-30
英语作文批改的AI工具
以下是一些可用于英语作文批改的 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 此外,在英语学习方面,还可以利用以下 AI 工具和方式: 1. 智能辅助工具:如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,让 AI 提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:如 Duolingo 利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 关于 Rewriteit AI: 优势:提供了一个简单且强大的工具,可以帮助用户改进写作技巧并更有效地沟通。 局限:由于使用 AI 技术,可能无法完美处理特定领域或特定类型的写作内容。 注意事项:在使用 Rewriteit AI 进行改写时,用户应该审查和修正结果,以确保符合自己的意图和风格。
2024-08-31
多模态是什么?如何使用多模态模型构建 AI 智能体
多模态是指对同一概念的多维度理解,例如人类可以边看、边交谈,还能同时听着背景音乐和察觉危险,而仅靠语言来描述和理解世界是远远不够的。拥有多模态能力的模型可以更全面地学习世界,理解人类的行为和需求,提高任务解决能力,并克服单一模态的局限性,是让 AI 能在现实世界中运行极为重要的一环。 2023 年 9 月 GPT4v 的发布把大语言模型的竞赛带入了多模态模型(LMM Large Multimodal Models)的时代,如 ChatGPT 可以看图说话,还能通过内置的 DallE 3 直接画图;几个月后 Google 的 Gemini 正式推出,直接支持了文本、视频和声音多种模态。今年 5 月,OpenAI 完成了 GPT4 的实时听说和视频模态输入,发布了 GPT4o,向智能体方向迈进了一大步。 多模态大模型由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。其架构基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。 在应用方面,多模态模型有着广泛的用途。例如 Stable Diffusion 模型可用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力。 关于模型训练,需要大量图像数据和标签化处理。AI 视频生成原理主要基于特定架构,如基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音,可替换视频中的物体和人脸,其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构,基于 LLAMA3 训练,与 diffusion 在 CLIP 等方面有区别。 要使用多模态模型构建 AI 智能体,需要考虑实时性,保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能,最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。同时,让科技变简单,设计出从未有过的硬件产品或重新设计现有的产品,以适应这种毫无机械感、完全类人化的交互方式。
2025-02-06
怎么开始学习AI使用课程?
以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议: 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,您将找到一系列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。 6. 微软相关课程: 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面,可以学习《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用,可从《》等微软课程开始学习。
2025-02-06
怎么学习使用AI课程
以下是关于如何学习使用 AI 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,微软也提供了一些 AI 初学者入门课程: 1. 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。 2. 人工智能的商业应用案例: 可以考虑学习《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 3. 经典机器学习:在《》中有详细介绍。 4. 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用: 建议从以下微软课程开始学习:《》等。
2025-02-06
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
ai批作文
AI 批作文方面,以下是一些相关要点: 对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题,如果提问方式不当,如提封闭性问题让孩子迅速得到答案结束任务,AI 可能会有负面效果;但改成开放性问题或让 AI 帮助提拓展思考的问题,能激发孩子的好奇心。 在 AI 辅助写作文时,为避免孩子代写偷懒,可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录。作文由 AI 写,孩子要对其进行点评批改并让 AI 迭代出更好的文章,评价关注点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改,甚至可能需要给 AI 做示范。 大模型在教育行业有很大潜力,如智谱 AI 大模型开放平台的 BigModel 能实现多文体智能作文批改评分。大模型能转变为教育创新的强大引擎,为学生提供个性化学习方案,赋能教师提高教学效果和工作效率。基于 GLM 模型,教师和学生能接触到高效的数据分析及智能化评价系统,有助于学生获得定制反馈,增强教师工作效率和数据整合能力,为推动学生个性化发展提供技术基础。
2025-01-14
coze平台的bot是否能接入飞书的文档做为知识库使用
Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下: 创建知识库时可使用手动清洗数据,也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可选择飞书文档、自定义等进行操作,还能编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,比如对于画小二课程,要按章节进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容,包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据,并提供多样化的检索能力,能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况,提升回复准确性。 当 Coze 接入飞书后,能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中,用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库,开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。
2025-02-06
stable diffusion 如何使用
Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体,以下是关于其使用的相关内容: 模型原理: 在传统扩散模型中存在计算效率挑战,稳定扩散为解决此问题而提出。 其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder 以及进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET。 安装配置: 电脑系统需为 Win10 或 Win11,避免使用更低版本系统。 电脑需满足以下性能要求:运行内存 8GB 以上,为英伟达(N 卡)显卡且显卡内存 4GB 以上。可通过在桌面上找到“我的电脑”右键点击“属性”查看 Windows 规格,以及鼠标右击桌面底部任务栏点击“任务管理器”查看电脑的运行内存和 GPU 来检查配置。 训练过程: 初始选择十亿个随机数字作为参数值,此时模型无用。 通过训练这一数学过程,基于输入和期望输出的差异,运用基本微积分对参数值进行调整,经过多次训练,模型逐渐优化,最终达到无法从进一步训练中受益的点,作者会发布参数值供免费使用。 此外,ComfyUI 存放路径为 models/checkpoints/,模型包括 SD1.5、SDXL 等基础预训练模型,还有如 DreamBooth 等训练方法,存在 EMAonly&pruned VS Full、FP16&FP32 等格式,以及模型自带已适配的 VAE 和微调模型等。同时存在融合模型,如 checkpoint+checkpoint、Lora+Lora、checkpoint+Lora 等形式。
2025-02-06
小白怎么最快时间熟悉使用各种AI热门工具
以下是帮助小白最快熟悉使用各种 AI 热门工具的方法: 1. 对于不太熟悉 AI 常见工具的,可以先阅读。 2. 了解 Coze 工具: 可以直接向 AI 询问相关问题。 Coze 上手极其简单,更新特别快,插件比较多。 能一键生成思维导图等,还能通过工作流实现多种功能,如靠谱搜索、搜索结果出图等。感受各种插件和工作流组合的效果,可参考。 3. 对于普通人直观初接触 AI,主要有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否试试。 现在最普遍/最好的工具是什么、能达到什么效果。 为了更便捷展示 AI 能力,可选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具展开说明。
2025-02-06