利用 AI 生成培训框架

古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑，采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问，引导学生思考和总结出一般性的结论，从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今，借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。你可以与任何历史人物进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意，不受情绪左右，基本上可以实现一对一的辅导，让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量，还可以让学生更加生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源，真正实现因材施教，更好地满足学生的学习需求，提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题，让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴，作为孩子的玩伴，来自他人的赞美这样的社会奖励，可以促进儿童成长，提高学习成绩。

[title]【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7）生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8）LLM——大语言模型。对于生成式AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的BERT模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类；3、技术里程碑——2017年6月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全基于自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT含义：Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。

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