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AI如何融于科学教育

Answer

以下是关于 AI 如何融于科学教育的相关内容:

教育政策的改革建议

  • 从政策层面重新审视教育目标,着重培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。
  • 政策应更灵活,适应技术和市场变化。
  • 政府设立教育科技发展基金,鼓励校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。
  • 建立多学科交叉课程,如结合人工智能与人文学科,拓宽学生视野。

AI 技术融入教育体系的路径

  • 打破传统教育和高科技的隔阂,教师在教育工作中运用 AI,如个性化学习计划、追踪学习进度和提供辅导建议。
  • 学生学会与 AI 互动,如使用 AI 辅助工具探索学术概念。
  • 学校与技术公司合作,更新硬件设施,保持软件平台与时俱进。
  • 加大对教师的 AI 培训力度,使其成为融合的关键促进者。

社会层面的应对措施:不同学科和课程对于 AI 的应用和态度有所不同,应根据具体情况灵活运用。

使用 AI 辅助教育学习

  • 利用 AI 帮助教育和自学,可要求其解释概念。
  • 但由于 AI 可能产生幻觉,关键数据需根据其他来源仔细检查。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

在AI的强劲推动下,我们面临着一个关键时刻:教育体系必须变革以适应未来。以下是几个关键策略的探讨。教育政策的改革建议首先,我们必须从政策层面重新审视教育的目标。传统的知识灌输已不适应时代发展,教育应当着力于培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。此外,政策也应更加灵活,能够迅速适应技术和市场的变化。政府应该设立教育科技发展基金,鼓励和支持校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。同时,建立多学科交叉课程,比如结合人工智能与人文学科,使学生能够在多领域交叉融合中形成宽广的视野。AI技术融入教育体系的路径对于AI技术与教育的结合,需要打破传统教育和高科技之间的隔阂。这要求教师在教育工作中加入AI的使用,如利用AI来个性化学习计划,及时追踪学生的学习进度,并给出相应的辅导建议。同时,学生也需要学会如何与AI互动,如使用AI辅助工具来探索复杂的学术概念。在实施层面,学校应与技术公司合作,定期更新硬件设施,并保持软件平台与时俱进。此外,加大对教师的AI培训力度,使之成为教育融合AI的关键促进者。社会层面的应对措施

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

By contrast,if you’re teaching a health class where a student develops an app,you might not care if they use generative AI to help write the code.Instead,your focus is on helping students design a health campaign based on healthy habits.You might not have time to teach students to code by hand.You might not care about coding by hand.The app is merely a way for students to demonstrate their understanding of a health standard.If you’re teaching an art class,you might not want AI-generated images but you might embrace AI-generated images in a history class where students work on making infographics to demonstrate their understanding of macroeconomics principles.It might feel like cheating for a student in a film class to use AI for video editing but the AI-generated jump cuts might save loads of time in a science class where students demonstrate their learning in a video.In a film class,it’s critical for students to learn how to edit by hand in order to tell a story.In science,AI-generated jump cuts allow students to create videos quickly so they can focus on the science content.I also want to recognize that some of what students learn can and will become obsolete.I’m pretty sure I didn’t actually need to memorize the state capitols,for example.Which leads me to the next question...But What If We Don’t Need That Skill Anymore?I grew up in an era where teachers were moving away from memorization.We still had to memorize math facts and,for some reason,state capitols.I’ve never visited a state and thought,“Man,I really need to see the capitol.” If I’m Nevada,I’m not like,“Screw Vegas,I’m going to Carson City!”

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

但更令人兴奋的是,使用人工智能来帮助教育的可能性,包括帮助我们学习。[我写过关于人工智能如何用于教学](https://www.oneusefulthing.org/p/assigning-ai-seven-ways-of-using),并[帮助教师的生活更轻松,课程更有效](https://oneusefulthing.substack.com/p/using-ai-to-make-teaching-easier),但它也可以用于自学学习。你可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。这个[提示是一个很好的自动导师](https://twitter.com/emollick/status/1669434927761313807?s=20),可以[在这里](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)找到一个[直接链接来激活ChatGPT中的导师](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)。因为我们知道人工智能可能会产生幻觉,所以明智的做法是(小心!)根据其他来源仔细检查任何关键数据。

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,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。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
AI怎么影响家庭教育
AI 对家庭教育有着重要的影响。郝景芳认为,AI 类似于给孩子的大脑进行微调。家长的作用并非教会孩子所有知识,而是提供真实数据,让孩子自行确认大脑模型计算的正确性。家庭教育的重点在于引导孩子通过观察、尝试、反馈和修正,优化自身的先天大模型。 在 AI 时代,家长应关注如何让孩子学会通过真实数据验证和调整思维模式。每个孩子生来就自带大模型,具有超强的数据处理能力,家庭教育是让孩子的大模型“本地化”,家长对孩子的教育是一种大模型的微调,应顺势而为,使孩子的先天大模型发挥最佳作用。 此外,培养下一代时可以用 AI 辅助教育。比如在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后,搭建 bot 帮助孩子的学习提效。对 AI 家庭教育感兴趣,还可以在 WaytoAGI 找到 MQ 老师交流。
2025-03-28
ai教育相关产品
以下是一些与 AI 教育相关的产品信息: 文章《Koji:当大家反对用 AI 育儿时,它却“救”了我两次!》中提到了 Khanmigo AI 这款产品,它能够引导学生自己寻找答案,培养批判性思维能力。 在【已结束】AI 创客松中,有以下与儿童教育相关的小组和想法: 智慧启蒙家小组,计划开发针对儿童的 AI 教育游戏、创建 AI 驱动的儿童教育平台、设计儿童心理健康监测和干预系统。 多元探索者小组,打算开发基于 multiagent 生态的游戏化 AI 学习平台、创造模拟真实世界交互的 multiagent 系统、设计创新 AI 商业模型。 教育领域的 Top10 AI 产品数据如下: QChat,4 月访问量 14220 万次,相对 3 月变化 0.068。 CheggMate,4 月访问量 4906 万次,相对 3 月变化 0.042。 Khanmigo,4 月访问量 4570 万次,相对 3 月变化 0.015。 Brainly:AI Homework Helper,4 月访问量 3102 万次,相对 3 月变化 0.023。 Turnitin,4 月访问量 1677 万次,相对 3 月变化 0.149。 WolframAlpha,4 月访问量 983 万次,相对 3 月变化 0.054。 gauthmath,4 月访问量 656 万次,相对 3 月变化 0.558。 Socratic by Google,4 月访问量 467 万次,相对 3 月变化 0.037。 Aistote,4 月访问量 321 万次,相对 3 月变化 0.207。 PTE APEUni,4 月访问量 321 万次,相对 3 月变化 0.198。
2025-03-28
AI如何做教育相关的智能体
以下是关于 AI 如何做教育相关智能体的一些信息: 一分钟提升认知系统: 项目概述:这是一个致力于成为用户知识源泉和全方位学习伙伴的 AI 智能体,通过提供丰富资源和个性化指导,帮助用户快速提升认知水平和激发学习兴趣,运用费曼学习法让用户更好理解。 核心功能: 欢迎与引导:以友好方式欢迎用户,明确自身定位。 多领域知识覆盖:涵盖科学、文学、技术、艺术、思维、创意等领域。 个性化学习支持:通过询问用户的学习目标、兴趣、进度和困难,提供定制化帮助。 项目亮点: 高效学习,提升效率。 广泛知识覆盖,满足多样化需求。 个性化互动,提供定制体验。 问题解决导向,关注困难并提供帮助。 双系统引导回复问题,包括启发式和引导式提问。 应用场景: 自主学习,帮助学生、职场人士等。 兴趣探索,引导发现新兴趣。 问题解决,提供实时指导。 教育辅助,作为教师工具提供个性化支持。 会议记录: 与教育结合是理想方向。 展示 AI 的能力边界。 实现办公提效。 提前收集教育领域需求,针对性做产品和服务,包括办公提效具体场景、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、孩子成长体系记录、成长游戏、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、教师模拟培训等。 企业方面,可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、图书、学习机、飞书多维表格、蚂蚁智能体、Coze 智能体、云平台、大模型、编程辅助等。 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf_: 教师使用 AI 小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 应用场景包括个性化教学、提供实时反馈和策略知识支持,学生评估(如模仿各类考试题型、生成主观反馈和报告),深度学习场景(如学习学生心理支持),专业成长(如论文写作辅助、行政工作等)。 涉及的工具和功能包括 OpenCat 能实现随便聊聊、翻译、生成图片、对话搜索、内容摘要和亮点扩展等,还有课堂语言分析师、播客总结、课程计划等。
2025-03-24
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值,主要体现在以下几个方面: 1. 为教师减负:通过复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,创造新的原创内容,帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式:例如让历史人物亲自授课,知识获取不再受时空限制,提高教育效率和质量,增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育:根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,实现因材施教,满足学生学习需求,提高学习成果,缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化:授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长:人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴,给予孩子社会奖励,促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
AI+教育的产品有哪些
以下是一些 AI+教育的产品: 1. Khanmigo:由可汗学院出品,接入 4.0 的 API。采用苏格拉底式教学法,不直接给答案,而是引导学生思考,可全科目随问随答,涵盖数学等科目,一个月 88 元。 2. 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月中的相关教育产品:可通过网址 aiwatch.ai 查看,包含教育工具图谱等信息。 3. 对于不同岗位和背景的人员,如张浩普(产品经理)、夙愿(学生)等,“AI+教育”相关主题适合参与自动化作业批改、语言学习工具等项目的开发。
2025-03-21
我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关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,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可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:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
最新的生命科学有关的 AI动向
以下是生命科学领域有关 AI 的最新动向: 在医疗健康生物制药方面,AI 技术极大地加速了研究,在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助抗衰老,筛查出高效的药物候选物;利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法;通过神经网络分析患者体液中的生物标志物,早期诊断帕金森。 Nature Methods 主题特刊聚焦于 AI 在生物学中的应用,探讨了计算生物学多领域,强调高精度蛋白质结构预测成就,提及了 AI 在蛋白质组学数据分析中的应用、机器学习可解释性挑战,以及科研人员对 AI 工具培训的需求,同时探讨了 AI 与生物医学数据结合的新时代。 Flagship Pioneering 创始人 Noubar Afeyan 提出 AI for Science 的下一步是 MultiAgent,旨在实现类似自动驾驶的科研自动化,推动生命科学领域的革命性进展。
2025-04-10
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
有哪些专门针对科研人员的科学研究过程的AI工具
以下是一些专门针对科研人员科学研究过程的 AI 工具: 1. 对于需要修改医学课题的科研人员: Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 Scholarcy:能从文档中提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关医学课题的修改意见。 2. 在论文写作方面: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 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:检测潜在抄袭问题。 3. 其他工具: Deformity.ai:创新的表单创建平台,通过人工智能技术,用户可快速制作生动的对话式表单,支持多种功能和多语言互动。 Afforai:为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人,提供多种工具简化研究流程,支持多种文档格式和不同搜索模式。 Recall:新型知识管理工具,自动总结各种在线内容并保存到知识库,自动组织分类,通过知识图谱发现信息联系,提供间隔重复学习功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。
2025-03-20
科学计算大模型的代表模型有哪些
科学计算大模型的代表模型主要有以下几种: 1. Encoderonly 模型:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,最知名的代表是 BERT。 2. Encoderdecoder 模型:同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表模型如谷歌的 T5。 3. Decoderonly 模型:更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本采用此结构,包括 ChatGPT。 大模型具有以下特点: 1. 预训练数据量大:往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多:如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在数字化处理中,为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。 大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。当神经元数量达到百亿、千亿级别时,会出现群体智能,即智能涌现,这在自然界如蚂蚁群体中有典型体现,人脑也由约 1000 亿个神经元构成复杂神经网络。
2025-03-20
AI产品经理应该具备哪些技能,需要学习哪些工具?计算机科学与技术专业的研究生如果想找AI产品经理的实习应该如何着手准备呢?如何准备项目呢?
AI 产品经理应具备的技能和需要学习的工具包括: 1. 学历背景:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 3. 项目能力:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 4. 思维能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 计算机科学与技术专业的研究生如果想找 AI 产品经理的实习,可以从以下方面着手准备: 1. 了解行业需求:搜索了解目前 AI 产品经理岗位的招聘技能要求情况。 2. 学习相关知识:深入学习上述提到的技能和工具知识。 3. 积累项目经验:可以参与一些相关的实践项目,例如收集数据、训练模型、派送模型等。 4. 思考商业价值:思考可以自动化的任务、驱动商业价值的核心以及商业领域的主要痛点。 5. 准备项目时,要明确项目目标,制定合理的开发时间表,清晰所需时间和人员。同时,为项目提供验收标准,尽量以数据衡量。 以上内容仅供参考,不同公司和项目可能有不同的具体要求。
2025-03-12