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吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》下载资源

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以下是吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》的相关资源：

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初学者

|名称|作者/来源|总结|链接|发布日期|必看星标|图片||-|-|-|-|-|-|-||微软的AI初学者课程|微软|推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步|[https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/)|2023/02/10|👍🏻|||AI for every one（吴恩达教程）|吴恩达|前ChatGPT时代的AI综述|[https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6](https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6)|2023/03/15|👍🏻|||大语言模型原理介绍视频（李宏毅）|李宏毅|可以说在众多中文深度学习教程中，李宏毅老师讲的应该是最好的，最通俗易懂|[https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/](https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/)|2023/05/01||||谷歌生成式AI课程|谷歌|注：前4节课为入门课|[目录：谷歌生成式AI课程](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e)|||||ChatGPT入门|OpenAI|注册、登录、简单使用方法等|[目录：ChatGPT入门](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc)||||

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友

May：今天研究Kimi，开始使用[Kimi最全指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QT9Ywsl66isyHNkYWqgcFrpAnec)感受：也就是从这里开始，我抱着每天向kimi问100个问题的心态，调整自己的思考模式，工作和生活中让自己能发觉需要问的问题，然后让自己养成有问题问AI的习惯[heading2]DAY6 2024.5.31学习吴恩达生成式人工智能课程[content]May：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程资源：吴恩达B站搜索对应关键词，有很多课程资源：吴恩达《面向所有人的生成式AI入门课程Generative AI for Everyone》学习笔记：[2024.5《生成式AI入门课程》吴恩达](https://getgaoding.feishu.cn/docx/G1rJdc6kAo25oLxi9vpcg3EknXb)用时：抽空陆续3天学完[heading2]DAY7 2024.6.1探索用AI解决一个真实问题[content]May：有一个明确的议题，看怎么解任务：我的团队最近要写一份行业研究报告，我试试看AI怎样能帮到我[议题：用AI写行业研究报告](https://getgaoding.feishu.cn/docx/O9KvdxzKTorOfQxicmYcsEVJnSh)

2023 年历史更新（归档）

强烈推荐[AI课程目录](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblenNiaJkoTiQDQ&view=vewZ12GaXz)下的：《[吴恩达：生成式AI入门视频课程](https://waytoagi.feishu.cn/record/YXnLrDtgvedy4jcKEoLctMcVnDb)》，这是本月吴恩达推出的新课程，一共31集，宝玉老师每天翻译一集，可在B站上观看学习；Google Deepmind的新论文：[《Levels of AGI:Operationalizing Progress on the Path to AGI》](https://waytoagi.feishu.cn/record/SE1RrFZsgeMagRc8ch9cGx0unqc)将AGI从“性能”和“通用性”两个维度分成了六个层级，GPT-4是Level 1，刚刚到“涌现”的阶段；[用prompt识别个人信息，包含年龄、位置、性别甚至收入等](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YX56wgXPtiI2xFkXXFZcvrSEnqd);

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有哪些可以进行科研数据分析的AI工具？
以下是一些可以进行科研数据分析的 AI 工具： 1. 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：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，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：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：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。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需注意，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。
2025-03-10
how do I get an invite code for manus AI
Manus 的内测资格申请流程和条件如下： 1. 申请渠道：Manus 官网是唯一官方的申请渠道，要注意别被骗。团队表示会优化内测流程，保障公平性和用户体验。 2. 邀请码获取：Manus 团队从未开设付费获取邀请码的渠道，所有内测资格均免费发放。目前二手交易平台上的邀请码价格飙升，从 999 元炒至 5 万元，但这些都不是官方渠道获取的邀请码。 3. 内测名额：由于系统容量有限，团队将优先保障现有用户的核心体验，并逐步有序地释放新的邀请名额。 此外，有人对 Manus 进行了直播测试 8 小时，设计了 6 个最想测的任务，按照顺序分别是： 1. 创作世界首支 AI 自主创作的自我介绍的视频：https://manus.im/share/EWwJDzTWrW8MjqThadvTT9?replay=1 2. 帮草拟邮件，找到 Manus 官方邮箱，完成 Manus 邀请码的申请：https://manus.im/share/Fk6f4LCKvuM0lQ62EJf6SZ?replay=1 3. 自主玩 2048 网页游戏，并给自己解说，写游戏心得：https://manus.im/share/5XJGL0FQP1nuWchxtqsV8R?replay=1 4. 安装《宝可梦：黑》，并尝试捕获第一只宝可梦：https://manus.im/share/pCPVNmrejPknbTy5GBuzAy?replay=1 5. 自行进入可灵 AI，创作一条由 AI 操作生成的 AI 视频：https://manus.im/share/Q08zzgKnAPIog5QxqMqHoA?replay=1 6. 让 Manus 自行调查自己所处的环境，输出 Manus 自己的技术架构：https://manus.im/share/Gez1G14tfRexf50GMZyckD?replay=1
2025-03-10
怎样从零基础学习ai绘画
以下是从零基础学习 AI 绘画的一些建议和资源： 1. 学习 Stable Diffusion 相关知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 深入浅出理解其核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 等搭建推理流程，并查看生成示例。 探索 Stable Diffusion 经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括了解训练资源、初识训练过程、配置训练环境与训练文件。 2. 体验《AI 绘画助手》： 它是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。 能将复杂的知识用通俗易懂的语言解释清楚，让您轻松理解背后机制。 熟悉市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，并介绍其使用步骤和独特之处。 擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法。 拥有丰富的实战案例经验，能为您答疑解惑，并规划学习路径。 3. 参考他人经验： 如二师兄的经历，他从二月开始接触 SD 秋叶安装包和教学视频，三月啃完 SD 教程并开始炼丹，四月尝试 AI 变现项目，五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在学习 AI 绘画的道路上取得成功！
2025-03-10
AI生成故事对使用AI有什么好处
AI 生成故事对使用 AI 具有以下好处： 1. 提高效率：显著缩短创作时间，大幅降低制作成本。例如，传统 3D 动画制作可能需要十年以上的学习和制作时间，而 AI 视频生成工具能快速将抽象想法具体化。 2. 降低创作门槛：即使没有专业绘画技能，用户也能通过输入文本描述生成故事。 3. 提升视觉质量：能够优化和提升故事的视觉呈现效果。 4. 快速原型设计：帮助创作者在详细创作之前快速可视化故事概念和布局。 然而，AI 生成故事也存在一些局限性，如在一致性方面面临挑战，尤其对于完全依赖 AI 生成的叙事性视频，维持角色和场景的一致性较为困难。针对这一问题，可以采取一些策略来缓解，如保持角色关键特征和外轮廓的一致、保持角色位置的一致性、减少需要观众记住的角色数量等。
2025-03-10
个人微信接入ai合规吗
个人微信接入 AI 存在一定风险和合规问题。微信端的这种接入属于非常规使用，可能会有封号危险，不建议使用主力微信号接入。 在操作过程中，需要注意以下几点： 1. 接入大模型 API 实现时需要单独付费。 2. 对大模型生成的内容要注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。 3. 禁止将此操作用于任何非法目的。 4. 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 此外，关于将 AI 接入微信的实现步骤，可参考以下内容： 1. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，点击控制台，查看 API key，添加新的 API key 并复制保存。 2. 注册云服务器： 新用户点击去注册腾讯云： 。 微信扫码注册，首次注册选择第一个。 选择地域和镜像（宝塔 8.1.0），点击立即试用。 进入腾讯云服务台，登录（可微信扫码登录）。 复制 sudo/etc/init.d/bt default 并粘贴回车，保存输出内容。 返回服务器控制台，在防火墙菜单栏添加规则，手动输入相关内容并确定。
2025-03-09
ai写作
以下是关于 AI 写作的相关内容： 一、如何用 AI 写出比人更好的文字 作者陈财猫从自身经历出发，分享了以下观点： 1. AI+内容创作是现阶段最好的赛道：基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，认为该赛道有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且天花板高。 2. AI 写作的实践成果：业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 3. 定义好文字：好文字能引起人的生理共鸣与情绪，AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣，从而写出好文字。 4. 用 AI 写出好文字的方法：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 5. 对 AI 创作的看法：AI 创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂；有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活，或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升，改变每个人的生活。 二、AI 写作变现指南 1. 项目启动： 确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 选择合适的 AI 写作工具，以满足不同客户的需求。 2. 准备阶段： 学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，以提高运营效率。 3. 商业模式构建： 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广： 在淘宝等电商平台上开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，提升品牌影响力。 通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展： 持续关注 AI 技术进展，提升服务质量和效率。 根据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 三、内容仿写 AI 工具 以下是几款中文的内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，帮你推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为你的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文十八般武艺样样精通，算是一本适合打工人和学生党的武林秘籍啦！支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更加符合你的需求，让创作更上一层楼。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit（Efficient and Intelligent Editing）是由腾讯 AI Lab 开发的一个创作助手，探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）
2025-03-09
生成式 AI 搜索
生成式 AI 搜索具有以下特点和应用： 有可能彻底改变互联网的核心功能之一——搜索。传统搜索中，用户在 Google 输入问题后常被大量链接及不准确信息淹没，而由大型语言模型驱动的搜索引擎可提供自然语言写成的简洁答案，并能在用户感兴趣时提供更多链接阅读。 一些公司为一般搜索查询提供服务，如 You 和 Neeva。还有公司采取更垂直化的方法，如 Consensus 跨越研究论文进行搜索，Perplexity 的 Bird SQL 产品针对 Twitter 进行搜索。 对于产品推荐尤为有价值，能根据特定需求提供策划过的选项列表。 在企业内部搜索应用中具有巨大潜力，如 Glean 允许团队跨应用搜索，Vowel 允许用户查询视频会议记录。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型的飞速进步为信息检索领域带来新机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，被视为对传统搜索引擎的颠覆性竞争。ChatGPT 的成功引发搜索引擎巨头的紧迫感，谷歌推出 Bard 并逐步向 180 多个国家开放服务，百度推出文心一言等生成式 AI 搜索功能，微软将 GPT4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。
2025-02-28
生成式AI相关知识
生成式 AI 相关知识如下： GenAI 是生成式 AI 的一种，全称 Generative AI，是基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用。其通过大规模数据集训练深度神经网络模型，能为游戏、娱乐和产品设计等提供解决方案，典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。但在数据处理中存在未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等潜在合规风险。 AIGC 指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。其工具使用机器学习算法，通常基于自然语言处理，分析大型文本数据集并学习生成新内容。国内主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，分别利用不同的模型和技术，应用于多个领域，但也可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律和规定对其有一定要求，但部分问题仍需更多法律明确，且需加强监管和伦理约束。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。课程包括生成式 AI 的定义和分类、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等内容，并提供了教材、参考书籍、在线课程、开源项目等学习资源和学习方法。
2025-02-24
大模型和小模型区别是什么？是否大模型都属于生成式AI，小模型属于判别式AI，为什么大模型有幻觉小模型没有？
大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 规模和参数数量：大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构，能够处理更大量和更复杂的数据。 2. 能力和性能：大模型在语言理解、生成等任务上往往表现更出色，能够生成更准确、丰富和连贯的内容。 3. 应用场景：大模型适用于广泛的通用任务，而小模型可能更专注于特定的、较狭窄的领域。 并非大模型都属于生成式 AI，小模型都属于判别式 AI。生成式 AI 能够生成新的内容，如文本、图片等；判别式 AI 则主要用于对输入进行分类或判断。模型的分类与其大小并无直接的必然联系。 大模型出现幻觉的原因主要是其通过训练数据猜测下一个输出结果，可能会因错误或不准确的数据导致给出错误的答案。而小模型相对来说数据量和复杂度较低，出现幻觉的情况相对较少，但这并非绝对，还取决于模型的训练质量、数据的准确性等多种因素。优质的数据集对于大模型减少幻觉现象非常重要。
2025-02-21
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
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