如果让你来给小学生设计一门人工智能视频课，12集，你会怎么设计

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 另外，在潘帅分享的法律人如何用好 AI—Prompt 篇中，也提到了 Prompt 的建议框架及格式，如 CRISPE 框架： 能力与角色（Capacity and Role）：比如您希望它的角色和能力，如您是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 洞察（Insight）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 陈述（Statement）：您希望 AI 做什么，比如直接明确期望 AI 完成的任务是什么。 个性（Personality）：您希望 AI 以什么风格或方式回答您。 举例：以合同纠纷案件为例，要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 此外，在法律领域，对于律师写好 Prompt 有以下建议框架及格式： 第一种：CRISPE Capacity and Role（能力与角色）：比如您希望它的角色是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality（个性）：您希望 AI 以什么风格或方式回答您。 Experiment（举例）

对于 Java 程序员将 AI 结合到 K12 教育公司的业务中，以下是一些可能的方向和建议： 首先，可以考虑利用自然语言处理技术来改善学生与学习平台的交互体验。例如，开发智能客服，能够自动回答学生和家长常见的问题，提高服务效率。 其次，通过机器学习算法对学生的学习数据进行分析，从而实现个性化的学习推荐。比如根据学生的学习进度、成绩、学习习惯等因素，为他们推荐适合的课程、练习和学习资源。 另外，运用图像识别技术来辅助教学材料的制作和评估。例如，自动识别和批改学生的手写作业、试卷等。 还可以开发智能辅导系统，为学生提供实时的学习指导和答疑服务。 最后，利用语音识别和合成技术，打造有声读物、语音教学等功能，丰富教学形式。 但在将 AI 引入业务的过程中，需要注意数据的安全性和合法性，以及确保技术的可靠性和稳定性。同时，要充分考虑教育的特点和学生的需求，以实现有效的融合和应用。

以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。

在 2025 年 2 月 12 日，您可以通过以下方式快速、稳定地使用 DeepSeek R1： PPIO 派欧云（https://ppinfra.com/modelapi/product/llmapi?utm_medium=article&utm_source=WayToAGI）：提供满血版全版本的 DeepSeekR1，输入价格为￥4/百万 tokens，输出价格为￥16/百万 tokens。有开发者福利，新注册立得 500 万 tokens（关注 PPIO 公众号回“deepseek”再领 1 亿），初创企业认证有 10 万算力补贴。产品服务特点为服务稳定性 99.9%，保持 0 故障，与 DeepSeek 官方同价，客户支持通道 10 分钟响应。 百度智能云：DeepSeekR1 限时免费，配额 1000RPM/10000TPM，无调用 tokens 上限。本模型将于 2025 年 2 月 19 日 00:00 起正式商用计费，输入价格 0.002 元/千 tokens，输出价格 0.008 元/千 tokens，有在线体验。 硅基流动：DeepSeekR1 输入价格为￥4/M Tokens，输出价格为￥16/M Tokens，有在线体验。2025 年 2 月 6 日起，未实名用户每日最多请求此模型 100 次。 此外，在 2 月 12 日，还有以下相关内容： 《》，来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《》Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 《》DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。它具有一些优势，如对显存要求相对较低、启动和出图速度快、生成自由度更高、可与 webui 共享环境和模型、能搭建自己的工作流程并导出分享、拖入生成的图片会还原工作流程且自动选择模型等；但也存在操作门槛高、生态不如 webui 丰富等劣势。 ComfyUI 可以应用于多种场景，包括但不限于解决日常工作中的大部分平面设计需求、生成各种类型的图像（如风景画、肖像画、概念艺术等）、用于电商、自媒体、副业等领域的图片生成和视频创作等。 如果您想在本地安装 ComfyUI，需要按照一定的命令行安装步骤进行操作，在完成安装后还需要下载关键的模型才能运行 Stable DIffusion 生图。 综上所述，ComfyUI 能够用于广告平面设计，但需要考虑其操作门槛较高的特点。

以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，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。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

以下为您推荐一些好用的可批量处理图片并保持高度风格统一的 AI 风格化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 基础风格模型 Checkpoint：包含多个分类不同风格的大模型，适用于写实摄影、插画、动漫、3D 立体等，能生成丰富多彩的图片效果。其中星流通用大模型相比常见大模型具有更强的语义理解、更高的艺术审美和表现力。基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 在效果和生成速度上有所不同，效果上基础模型 F.1＞基础模型 XL＞基础模型 1.5，生成速度上基础模型 1.5＞基础模型 XL＞基础模型 F.1。入门模式下只能使用星流通用大模型。 增强模型：作为基础模型的补充，用于生成特定风格、角色。您可以收藏模型、查看例图，还可以通过滑动鼠标到图像并点击风格，将当前风格当作增强模型使用。 2. Magnific AI：具有新功能——风格转换，可以将任意照片转换成各种风格的图像，同时保持人物对象的一致性。大 BOSS 的演示和教程下周开放访问。 3. Cartwheel：文本转 3D 动画工具，输入文字提示即可生成适用于多种用途的 3D 动画角色，支持指定动作，可以导出到任何 3D 程序中编辑。目前处于早期阶段，还在测试阶段，需排队。

目前的 AI 设计软件能够直接生成课程海报。例如 Claude 这款工具，其 Artifact 功能强大，无需专业设计技能和代码编写，也无需使用 PS 等软件，仅通过输入提示词和对话交流，就能生成课程海报，还能根据需求进行修改，如合并课程、添加日历、调整色彩等。 此外，还有一些其他的 AI 海报生成工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ ，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 另外，还有一个海报设计的案例分享——东阿阿胶。其步骤包括得到需求、提取元素、绘制线稿、用 controlnet 转绘上色、ps 优化、定稿。具体为：确定需求并提取元素，如风格要潮流插画、有唐代元素和国潮等；绘制线稿，根据需求调整元素，如将驴子换成琵琶等；拆分元素线稿，绘制单个元素使其更精致，方便后期替换；利用拼接好的线稿跑图抽卡，选出合适的进行 ps 优化；最后根据客户需求进行元素替换得到定稿。上色运用的大模型为 GhostMix 鬼混_V2.0，lora 模型为“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576”，controlnet 模型为“Module:lineart_coarse,Model:contr”。

以下是一些平面设计师可以利用的 AI 工具及相关介绍： 审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，可根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 辅助画 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 AI 编程整合的应用： 1. 设计工作流自动化：如创建 Photoshop 插件，自动批量处理图片的裁剪、亮度调整、添加水印等操作。 2. 知识管理自动化：开发 Obsidian 插件，自动在笔记间建立链接、整理知识网络和推荐相关资料。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。

以下是为小学生设计的关于 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：走进神奇的 AI 世界 幻灯片 2：引入 互动问题：大家听说过 AI 吗？ 引出主题：今天我们来探索 AI 幻灯片 3：什么是 AI？ 简单解释：让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术 举例：如智能语音助手、自动驾驶汽车 幻灯片 4：AI 在生活中的应用 展示图片：如智能家居、智能医疗等 简单描述：如何让我们的生活更便捷 幻灯片 5：AI 的有趣之处 播放简短的动画或视频：展示机器人跳舞、画画等 引导思考：AI 还能做哪些有趣的事 幻灯片 6：未来的 AI 想象画面：描绘未来充满 AI 的世界 鼓励发言：大家希望未来有怎样的 AI 产品 幻灯片 7：总结 回顾重点：什么是 AI 以及它的应用和未来 感谢观看 在设计 PPT 时，注意使用生动的图片、简洁的文字和有趣的动画，以吸引小学生的注意力并激发他们的兴趣。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

目前针对使用 AI 工具帮助小学生建立学习习惯、管理学习以及进行学习习惯统计管理，暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下思路： 1. 利用智能学习软件，这类软件可以根据小学生的学习进度和表现制定个性化的学习计划，并进行学习时间的管理和提醒。 2. 借助具有语音交互功能的 AI 助手，鼓励小学生通过与它交流来分享学习心得和困惑，从而培养良好的学习反思习惯。 3. 运用一些具备学习数据统计分析功能的工具，帮助家长和老师了解小学生的学习行为模式，以便针对性地进行引导和纠正。 需要注意的是，在使用 AI 工具时，要确保其内容适合小学生的年龄和认知水平，同时也要关注使用时间，避免过度依赖。

以下是为小学生设计的人工智能视频课： 一、课程内容设计 1. 什么是 AI 设计思路：用学生能理解的语言，与三年级孩子互动，先倾听他们对 AI 的理解，再引出概念，激发兴趣和好奇心。 内容：大家好，今天我们要聊一个很酷的话题——人工智能，简称 AI。你们可能在电视、电脑游戏或电影中见过 AI。其实，人工智能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。 2. AI 的发展历程和重大突破 发展历程：1956 年人工智能被提出，从图灵测试后，科学家们努力让机器更聪明。 重大突破： 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中战胜世界冠军。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布，擅长用电脑写文章等语言相关任务。 2022 年，DALLE 发布，能根据描述画出想象中的图画。 说明：未来可补充新出的视频和音乐创作工具等，让孩子理解技术变革越来越快。 3. 玩转 AI——今日应用探索 文字生成图片：AI 的画画技巧 设计思路：事先准备关键词和存好的图片，围绕 AI 绘图的好处展开，包括创意增强、效率提升、降低技能门槛、探索新的艺术形式。 案例： 创意增强：“夜晚的未来城市风景，霓虹灯和飞行汽车”“超现实主义风景，漂浮的岛屿和瀑布云” 效率提升：“现代智能手机设计的快速草图”“新咖啡机概念的快速原型” 降低技能门槛：“简单卡通角色，微笑着，大眼睛”“基础的风景画，夕阳下的宁静湖泊” 探索新的艺术形式：“数字抽象艺术，鲜明的色彩和几何形状”“算法生成的艺术作品，具有分形图案” 互动：让学生共创，每人说一个关键词，5 个左右，放进 MJ 查看实时结果，引导大家的想法天马行空或反差极大，还可展示用 SD 做的作品。 二、课程总结 通过以上课程，让小学生对人工智能有初步的认识和了解，激发他们对科技的兴趣和探索欲望。

以下是为小学生推荐的一些 AI 工具： 1. 聊天对话类：Kimi、智谱清言等。 2. 图像类：Midjourney 等。 对于小学生来说，使用 AI 工具时需要在家长或老师的指导下进行，并且要注意合理控制使用时间，避免过度依赖。同时，也要关注工具的使用规则和安全问题。

以下是引导小学生使用 AI 工具的一些方法和示例： 1. 特色课程合作：可以像某小学一样，邀请专业的 AIGC 专家与学校合作。让大学生走进小学课堂，为小学生讲解 AI 工具，带他们试玩用 AI 工具设计的桌游，让小学生初步认识人工智能并尝试使用一些 AI 工具。 2. 课程内容设计： 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因，引导他们思考技术对生活的影响和背后的原理，强调科技的多样性和创新。 探讨 AI 能否替代人类的艺术家或者作家，鼓励学生思考人类创造力与机器效率的关系，倡导对技术的负责任使用。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论与机器人交友和人类交友的不同，倡导理解技术的辅助角色。 思考如果 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，鼓励分享作业中的挑战，探讨 AI 的帮助和依赖的风险，强调将 AI 作为学习工具增强理解和效率。 3. 主课融入：在英语课等主课中逐步融入 AIGC 工具。对于初中以上的学生，开始时由老师带着使用，学生提出 prompt，老师做引导。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，让 ChatGPT 为学生生成能懂的单词解释和例句，并用 AI 工具加工生词，生成题目、游戏或文章帮助复习单词。在英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做准备。