我是一名中职思政教师，我想开一个主题为AI赋能梦想的班会，班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架，内容具有在教室的可操作性，低成本的

目前没有专门针对设计班级期末总结主题班会课的特定 AI 软件。但您可以借助一些通用的工具来辅助您完成，例如： 1. 文字处理工具，如 Microsoft Word 或 WPS，帮助您撰写班会课的流程和内容。 2. 思维导图工具，如 XMind 或百度脑图，用于梳理班会课的框架和要点。 3. 演示文稿工具，如 Microsoft PowerPoint 或 Keynote，制作展示用的 PPT 来辅助讲解。 希望这些建议对您有所帮助。

以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，以下是一些建议： 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，您能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，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。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

以下是为您提供的进入 AI 行业的指南： 一、学习计划 如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。

目前在开会时实现 AI 识别语音成文档的技术已经较为成熟。常见的实现方式有使用专门的语音识别软件或服务，例如科大讯飞、百度语音等。这些工具通常可以实时将会议中的语音转换为文字，并生成相应的文档。在使用时，需要确保有良好的录音设备以获取清晰的语音输入，同时要注意对识别结果进行适当的校对和修正，以提高文档的准确性。

以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件： 1. 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面： Applicant AI：人工智能面试系统，通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，可安排面试流程，提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障，能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是，使用这些产品时，要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

以下是一些关于生成文本生成提示词的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像生成任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，可通过提供指令或示例完成，适用于内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等任务。 在 OpenAI Playground 中，有可选的模型、提示词结构、温度等参数。提示词结构区分了 SYSTEM 和 USER 对话框，SYSTEM 可用于控制角色设定。温度控制生成文本的随机性，取值 0 到 2 之间，0 时结果确定无聊，过高则可能输出乱码。 关于生成提示词的工具，推荐顺序为 chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。对于文本纠错，可使用飞书文档自带纠错功能或通过 prompt 让大模型检查并改正。对于国产大模型，智谱和文心等可以文生图。

AI（人工智能）是一种让机器展现智慧的目标。AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型（LLM）是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段，深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《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，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务，涉及到多个领域的知识和技术，包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先，需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后，利用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或 Transformer 架构，来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面，可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术，以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整，例如去除噪音、增强音质等。 然而，要实现这样一个复杂的软件，需要具备深厚的编程和算法知识，以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。

以下是关于 AI 科技教育的相关内容： 北京市新英才学校的师生在 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师借助 AIGC 备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中，学校领导层重视并给予自由空间，目前处于探索初级阶段但有一定经验成果。同时，魏一然发现学生对 AIGC 的认知和理解差异较大。 教育领域迎来了 AI 技术的春风，如个性化学习平台和自动评估系统等，但教育体系与 AI 发展速度存在不匹配。传统教学方式和评估方法未及时更新，教学内容也未能反映新职业和技能需求，导致学生毕业时可能落后于行业需求，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。 人们对 AI 时代的教育怀有期待，因为长期以来的应试教育体系存在诸多弊端，如题海战术、考试制度等。以刷题为核心的应试教育体系不可动摇，导致学生创造性和创新性思维较差，对学习丧失兴趣，学习能力未明显跃升，且对于三四五六线城市的学生选择有限。