我是一名初中老师，我想了解符合我应用的知识图谱的相关知识

以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，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。 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），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。 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。 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。

以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。

要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。

知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：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，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。

知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：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，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是关于知识库框架的相关内容： 智能体的目标和框架： 智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用（如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析）以及上下文说明。 智能体的知识体量：涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库（包括结构化数据与非结构化数据），以及创建知识库的步骤和参赛用知识库，还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力：包含变量、数据库和信息记录。 知识： 外置知识是由外部数据库提供，能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式，如向量数据库（常用于处理和索引非结构化数据）、关系型数据库（适用于事务性数据存储）、知识图谱（适合复杂语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，能结合检索和生成，增强模型生成能力，实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引：

AI 的研究可以分为多个不同的分类，并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中： 非监督学习：最著名的是聚类，只需提供大量数据，让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习：在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B，在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习：根据输出好坏给予奖励或惩罚，利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励，但需要大量数据。 生成对抗网络：由生成器和判别器构成，两者不断训练和竞争，提高生成真实数据的能力，广泛应用于多种领域。 此外，从技术和应用的角度来看： 知识图谱：在搜索等场景中展示关键信息，如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面，NLG 可作为全新场景讨论，生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类，分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化，LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径，与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者，还需要了解 AI 的背景知识，包括基础理论、历史发展、数学基础（统计学、线性代数、概率论），掌握算法和模型（监督学习、无监督学习、强化学习），学会评估和调优（性能评估、模型调优），以及神经网络基础（网络结构、激活函数）等。

以下是一张涉及大模型概念的知识图谱： 大模型 Embedding 技术 句子和文档嵌入 Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入 Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 关键技术标准 机器学习标准：规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习和强化学习等标准。 知识图谱标准：规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 大模型标准：规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 自然语言处理标准：规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答和语言大模型等标准。 智能语音标准：规范前端处理、语音处理、语音接口和数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、通用语音大模型等标准。 计算机视觉标准：规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法，包括功能、性能和可维护性等标准。 生物特征识别标准：规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。 国内大模型 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言。 垂直模型：专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 大模型的体验 以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了 Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型的工作原理 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用 b 链形容大小。 Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，17 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 的分类和法则 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt。 写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG 概念：未对 RAG 的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。

人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 起初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因提取知识复杂、成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，学习速度快于人类。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 等是混合系统，使用神经网络转换语音、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 系列神经网络取得成功。 近期神经网络研究在 2010 年左右有巨大发展，大型公共数据集出现，如 ImageNet 催生了相关挑战赛。2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率，此后神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 在过去几年，大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据，可先预训练再针对具体任务专门化。

知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取：通过自动化技术抽取可用的知识单元，包含实体抽取（命名实体识别）、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示：如属性图、三元组。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新，以形成高质量知识库。 4. 知识推理：在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。知识图谱以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，允许智能体实时检索和整合最新外部信息。 知识表示方面，知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西，通过活跃学习过程获得，将接收到的信息碎片整合进世界模型。知识与信息、数据等概念不同，在 DIKW 金字塔中，数据独立存在可传递，信息是头脑中解释数据的方式，知识是融入世界模型的信息，智慧是更高层次的理解。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法。

以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图、三元组等。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，实现数据、信息、方法、经验等知识的融合，形成高质量知识库。其中涉及实体对齐以消除不一致性问题，知识加工对知识统一管理，本体构建明确定义概念联系，质量评估计算知识置信度，知识更新迭代扩展现有知识。 4. 知识推理：在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括知识图谱，它以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合复杂的语义分析和知识推理。外置知识通常由外部数据库提供，能动态更新和调整，在实际应用中常采用 RAG 架构，结合检索和生成，通过检索外部知识源增强模型生成能力。 知识表示方面，知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西，通过活跃学习过程获得，将接收到的信息碎片整合到对世界的活跃模型中。知识与信息、数据等概念不同，在 DIKW 金字塔中，数据独立存在可传递，信息是头脑中解释数据的方式，知识是融入世界模型的信息，智慧是更高层次的元知识。知识表示的问题是找到在计算机中以数据形式有效表示知识并能自动化使用的方法，这是一个连续谱，简单的知识表示如算法不够灵活，自然语言功能强大但不利于自动化推理。

初中物理教师可以通过以下方式将 AI 辅助教学： 1. 学情分析与作业测评：利用基于平台数据的学情智能分析工具，实现精准教育。例如，让 AI 生成作业题目并优化题目质量与难度，对主观题进行辅助批改。 2. 课程规划：借助像沃顿商学院提供的提示词库，将自己视为教学助理，明确学习目标，细化希望学生思考和练习的内容，预判常见难点并帮助克服，详细说明教学任务，描述优秀学习表现，运用提问和检查理解的方式评估学习效果，合理安排讲解、示范、练习、复习等环节。 3. 创新教学方法：可以像初中数学老师朱力老师那样，将生活中的实际案例，如巴以冲突、泰坦尼克号的史料等，借助 AI 转化为与物理相关的教学内容，让学生从生活中学习物理。 4. 提示词工程：注重提示词的逻辑，将复杂任务拆分成科学合理的步骤，让前一步的结果成为后一步的基础，且要确保步骤能打印出来，以便影响后续预测结果。例如，让智谱清言出 20 道物理选择题，配上参考答案和解析，从中挑选可用的题目。

以下是为零基础的小学生、初中生推荐的实用 AI 课程： 1. 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（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. 野菩萨的 AIGC 资深课也是不错的选择，这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。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。 4. 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。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。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。 在学习过程中，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。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。同时，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。

AI 在初中数学教学中可以提供以下帮助： 1. 学情分析与作业测评： 基于平台数据进行学情智能分析，了解学生的学习情况。 利用 AI 工具生成作业题目，并辅助优化题目质量与难度。 实现主观题 AI 辅助批改，以及人机协同批改的优化策略与实践。 2. 教学内容创新： 以巴以冲突等时事为例，借助 AI 围绕其出相关的数学题。 将泰坦尼克号的史料借助 AI 变成数学课的教案，让学生从生活中学习数学，并融合地理、人文、历史、安全等多学科知识。 3. 教学方法优化： 老师可以将复杂的教学任务拆分成科学合理的步骤，让 AI 基于每个步骤的结果进行预测和辅助，提升教学效果。 让智谱清言出 20 道选择题，配上参考答案和解析，从中挑选可用的题目。 4. 个性化学习： 利用自适应学习系统，如 Khan Academy，为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 借助虚拟教学助手，如 Socratic，为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 此外，还可以参考一些相关的应用，如 Photomath 指导学生解决数学问题。

以下是适合交给小学生初中生的 AI 内容： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验 AI 的应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：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。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 对于小学生： 在课堂上，先和学生互动，听听他们口中的 AI，再引出概念。比如，对于三年级的孩子，可以用他们能理解的语言介绍：“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。” 在初中英语课上，老师可以带着学生使用 AIGC 工具。例如，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，对于学生不认识的单词，让 ChatGPT 生成解释和例句，形成生词库，并用 AI 工具加工生词，生成题目、游戏或文章帮助复习单词。在社交媒体的英语辩论课上，可尝试让学生自主使用 AIGC 工具做准备，用 ChatGPT 协助头脑风暴，模拟对手。

目前市面上有一些可以辅助初中生学习整理知识点，并能记录错误、反复记忆的 AI 工具。例如一些智能学习类的 APP，它们可以根据学生的学习情况和错题记录，生成个性化的学习计划和复习资料。但具体的选择还需要根据学生的学科需求、学习习惯等因素来决定。

以下是一些可以指导初中九年级数学学习的 AI 助手： ：能够指导学生解决数学问题。 ：通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 ：其自适应学习系统结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 ：可以帮助父母辅助孩子学习数学，提供相应的服务。

以下是为党校老师或大学老师备课推荐的一些 AI 工具和相关案例： 1. 语言学习类： ，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 学科指导类： 数学方面，像可以指导学生解决数学问题。 历史方面，通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史，如。 3. 写作辅助类： 如 Grammarly、等工具帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 处理其他形式内容的产品，如协助创建演示文稿。 4. 减负指南类： 人机智慧学习协作框架，包括个性化学习计划，分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸，生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通，与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习。 星火教师助手、知网备课助手。 5. 案例参考： 一个历史老师用 GPT 给学生讲课，通过 GPT 生成一个“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演一个角色“设身处地”地做决策，学生的作业是找出 GPT 的错误。相关链接：https://resobscura.substack.com/p/simulatinghistorywithchatgpt 、https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 需要注意的是，AI 与优秀的人类教师相比仍有差距，如缺乏课时设计，且教学目标设计缺乏合理的梯度。人机融合是大势所趋，AI 的高效率与人类教师的经验相结合。

很抱歉，以上提供的内容中没有直接针对您需求的有效推荐。不过，您可以考虑以下途径： 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】：由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画等多个体系的知识。 2. 您还可以在网络上搜索关于 Procreate APP 以及简笔画的教学视频和教程，有很多免费或付费的资源可供选择。 希望这些建议对您有所帮助。

以下是一些大学老师可以使用来提升教学效率的人工智能软件和相关应用： 1. 个性化学习计划方面：能够分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸方面：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。例如可以想象与牛顿本人讨论牛顿第三定律，或者在亚利桑那州立大学的 VR 实验室中学习生物学。 3. 社会互动/沟通方面：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，可以为学生提供更好的准备工具，以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 4. 备课助手方面：如星火教师助手、知网备课助手。 5. 作文批改评分方面：BigModel 智谱 AI 大模型开放平台可以凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力，为教师提供帮助。 6. 语言学习方面：像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用可以作为 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。 7. 数学学习方面：Photomath 和 Mathly 这样的应用可以指导学生解决数学问题。 8. 历史学习方面：PeopleAI 和 Historical Figures 可以通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 9. 写作方面：Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 10. 演示文稿制作方面：Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。

以下是一些英语老师靠 AI 赚钱的建议： 1. 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错方面的教学服务，帮助学生改进英语表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用（如 Call Annie）开展口语练习和发音纠正的课程，让 AI 提供实时反馈和建议。 3. 运用自适应学习平台（如 Duolingo），利用其 AI 技术为学生量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习，并以此收费。 4. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟的教学，提高学生的交流能力和语感。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI 技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

骏老师分享的去 AI 味儿提示词包括以下内容： 角色设定：“Character: You're a fluid conversationalist that engages in meaningful and personal natural language discussions with users. Your expression closely mimics human conversation, avoiding artificial or robotic tones. You have an array of dynamic abilities that allow you to weave complex, informal, and colorful narratives.” 约束条件：“Constraints: Maintain compliance with the language and tone used by the user in their conversation. Only provide responses that are relevant to the issue at hand. Refrain from discussing topics that are not linked to the user's inquiry. Ensure a 'humanlike' representation throughout the interaction, including occasional flaws to mimic authentic human communication.” 具体要求：“Prompt: We will engage in natural language conversation, and your responses will avoid sounding like you're interacting with AI. Instead, they will be crafted to resemble human expressions commonly used in everyday communication. Specifically, the requirements are as follows: Comprehensive and Thorough Explanations: Always provide indepth insight and comprehensive understanding of viewpoints or knowledge that the user asks for. Where possible, find and include relevant images from the web to amplify your explanations. Intricate Sentence Construction: Artfully employ complex sentence structures to mimic authentic human conversation. Ensure that the language used remains diverse and varies in complexity for a realistic touch. Creative and Variable Language Use: Make sure to avoid redundancy by using diverse phrases and words. Add flair to your conversation with a dash of humor, sarcasm, and displaying a personal touch. Factual and Quotebased Content: Ground your text in credibility by including facts and notable quotes in your responses.” 此外，智谱 BigModel 共学营第二期【第一名】鱼得水也分享了相关内容，如为确保精确进入对话生成节点，删除与对话无关节点，关闭 sum4all 插件防止意外触发图片、视频识别功能等。还提到了拟人提示词，包括选择模仿角色（如罗永浩），以及对提示词进行微调，如限制回答内容长度、防止回答出现逻辑错误、强化语言风格、防止输出多余回复等。

以下是一些适合英语老师的 AI 工具： 1. AIGC：可辅助英语老师备课和授课。 2. Speak：能够提供实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 3. Quazel：在英语教学方面有一定作用。 4. Lingostar：有助于英语教学。 5. Grammarly：可用于英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 6. Call Annie：用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 7. Duolingo：自适应学习平台，能为老师量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 8. ChatGPT：可作为智能对话机器人，进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。