AI+教育

以下是通过 AI 制作图表的相关信息： 一、推荐的 AI 工具和平台 1. Creately 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 二、使用 AI 绘制示意图的步骤 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录：https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为关于 AI 抠图工具的相关内容： 可以使用 remove 直接抠图，也可以安装在 PS 里进行操作。图片上传即可抠图，可用于制作一些素材，如叶子飘落、战斗时石头等素材，以辅助制作氛围动画。 对于复杂的图片，如多人多活动的图，可采取以下步骤： 首先将长图分多个模块。 第二步进行智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。 第三步将要动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 第四步用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等工具，不停尝试抽卡。 第五步用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，通过视频的背景用色度抠图调整去掉背景。多个视频放在背景图片，一起动即可。

以下是关于 AI 抠图的相关内容： 可以直接抠图，也可以安装在 PS 里进行操作。图片上传即可抠图，可用于制作一些素材，如叶子飘落、战斗时石头等素材，以辅助做一些氛围动画。 对于复杂的多人多活动的图，可采取以下步骤： 图片分模块：将长图分成多个模块。 抠出背景图：用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。 绿幕处理前景图：将要动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 前景图动态生成视频：使用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等工具，不停尝试抽卡。 生成视频去掉背景：用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，通过色度抠图调整去掉视频背景。多个视频放在背景图片上一起动。 如果图片有水印，可以把图片向下拓展一部分然后截掉。

大模型的记忆功能实现方式较为复杂，不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中，大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色，其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是，对于 ChatGPT 这类模型，实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容，是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现，而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长，可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据，通常只能进行总结。

以下是为您推荐的一些 AI 编程工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，使用 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括：准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力和调试能力。关于不同 AI 编程工具的讨论和使用策略，您可以参考以下内容： 对于 Cursor，不同用户态度不一，有人觉得好用离不开，有人担心依赖心理或认为不好用，还有人对 AI 代码生成存在信任问题。作者建议使用 Git 管理代码版本，对 AI 代码进行 Review，任务分解为单一模块，借助 AI 生成测试代码等。 在 v0 与 Claude 的对比方面，Claude 在纯 UI 场景的生成效果往往更好，而 v0 和 Cursor 会因系统提示词和上下文猜测添加大量无关内容。v0 的优势在于傻瓜式操作。建议结合使用，当 Cursor、v0 效果不佳时，可将问题抽象独立出来，切换到 Claude、ChatGPT 或 Gemini 进行处理。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，其应用包括但不限于以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《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）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。

以下是关于 AI 教育的相关内容： 《ShowMeAI 周刊 No.13》中提到了谷歌在 AI Native Education 方面的尝试，以及国区相关产品的对比等多个 AI 话题。 Character.ai 旨在让每个人获得深度个性化超级智能，在教育领域，人工智能生成的角色可以作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》、白居易讲述《长恨歌》背后的故事等，不受时空限制，能实现一对一辅导，还能提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。此外，虚拟角色也可以是数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》中提到人工智能将增强人类能力、放大共享智慧、深度学习的可扩展性是关键驱动力等要点，文中还提到孩子将拥有虚拟导师提供个性化教学，引发了对 AI 时代教育的深度思考。

以下是关于 AI 教育的相关内容： 1. ShowMeAI 周刊 No.13 中提到了谷歌在 AI Native Education 方面的尝试，以及国区一些相关产品的情况，还包括 Markdown 语言、优秀的 AI 编程教程、大模型的测评等内容。 2. Character.ai 旨在让每个人都能获得深度个性化超级智能，在教育领域，人工智能生成的角色可以作为数字教师，如牛顿、白居易等为学生授课，不受时空限制，还能实现一对一辅导和个性化教育，缓解教育资源不平等问题。虚拟角色也可以作为数字陪伴促进儿童成长。 3. Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》中提到人工智能将成倍增强人类能力、放大社会共享智慧、深度学习的可扩展性等要点，文中还对 AI 时代的教育进行了思考，指出孩子将拥有虚拟导师提供个性化教学，类似概念可应用于医疗保健等领域，带来前所未有的繁荣。

中学教师学习 AI 以方便教育教学可以从以下几个方面入手： 1. 获取信息和自学：可以利用人工智能来解释概念，例如通过相关提示获得类似自动导师的帮助，如的直接链接来激活 ChatGPT 中的导师。但要注意因人工智能可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 2. 课堂应用： 输入书上例题，让 AI 生成新颖解法，引发学生思考。 进行交互式学习，随时要求解释关键代码并举例，为学生提供支架。 利用人工智能分担低阶认知，让人有精力投入高阶认知加工，但要注意对思维训练的引导，提高对学生表现的要求，关注和引导“偷懒”学生。 3. 个性化学习计划：借助 AI 大规模部署个性化学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel、Lingostar 等已经在做这样的事情。 4. 学科学习辅助：利用相关应用帮助学生学习特定科目，如 Photomath、Mathly 指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟与杰出人物聊天教授历史。 5. 作业辅助：使用工具如 Grammarly、Orchard、Lex 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、Beautiful.ai 可协助创建演示文稿。 您还可以了解更多关于。

以下是关于“AI+教育”如何实现的一些观点和实践： 1. 学习的功利导向：在真实的 K12 买课场景中，家长更在乎孩子能否通过学习多拿分数，而不是能力的提升。这表明在“AI+教育”中，需要关注能直接带来功利性成果的应用。 2. 新技术与行业知识结合：“突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。在 AI 领域，要让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，同时找到 AI 在教育行业的高价值应用场景。 3. 教师的教：借助大模型，除排版外，作业单的生成 AI 率可达 100%。AI 善于模仿测试题，为教师提供源源不断的真题库，为学生提供错题练习库。 4. 相关活动：清华游戏专业的同业们展示了“AI+游戏+教育”的作品，体现了 AI 在教育与游戏结合方面的可能性。 总之，实现“AI+教育”需要关注学习的功利需求，促进技术与行业知识融合，充分利用大模型为教学提供支持，并从相关活动中汲取灵感。

AI 在教育领域有以下结合场景： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过分析数百万学生行为模式，精准预测学习难点并提前给出解决方案，提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟化学实验室进行安全实验操作并得到 AI 系统反馈。如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程。 5. 提前收集教育领域需求：包括办公提效、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、建立孩子成长体系记录、孩子成长的游戏、朗读评判、文生图和视频在备课中的应用、学科教育辅助、分析学生行为并给出策略、教师模拟培训和公开课备课辅助等。 6. 相关企业和产品：具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书多维表格、蚂蚁智能体、Coze 智能体、Zeabur 云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）。

以下是为您提供的关于 AI 教育的相关内容： 可以使用人工智能来帮助教育，包括辅助自学、帮助教师让课程更有效等。您可以要求人工智能解释概念并获得较好结果，比如通过。但使用时要注意人工智能可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》提到了人工智能在教育方面的一些观点，如孩子将拥有虚拟导师，能提供个性化教学，还提到了人工智能在增强人类能力、放大共享智慧、深度学习的可扩展性、实现全球繁荣和问题解决、计算和能源对实现人工智能民主化的重要性以及控制风险等方面的内容。 作者杨远骋 Koji 通过自己与 ChatGPT 的互动故事，探讨了 AI 时代下 AI 技术对教育的潜在影响。认为 AI 可以提供个性化、批判性和广泛的教育资源，改变传统教育方式，提到了 Khanmigo AI 这款产品能引导学生自己寻找答案，培养批判性思维能力，鼓励大家积极探索和应用 AI 教育。