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如何使用AI进行中学历史教学,详细些

回答

以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例:

  1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏,让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策,例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。
  2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误,以加深对历史知识的理解和批判性思维。
  3. 在历史课中,对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务,可接受 AI 生成的图像。
  4. 对于不同的历史情境模拟,可参考详细的提示链接,并根据 Claude 或 ChatGPT 进行定制。

需要注意的是,这些模拟并非完全准确,可能存在错误和幻觉,但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。同时,在教学中要引导学生正确看待和利用 AI ,培养他们的批判性思维和对知识的深入理解。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

教育:一个历史老师用GPT给学生讲课

推荐一篇文章,一个历史老师用GPT给学生讲课,https://resobscura.substack.com/p/simulating-history-with-chatgpt亮点有两个:1、通过GPT生成一个"沉浸式"历史片段游戏,让学生扮演一个角色"设身处地"的做决策。2、学生的作业是找出GPT的错误。可以试试这个案例,明朝灭亡,南京,1645年5月(GPT3.5)https://chat.openai.com/share/86815f4e-674c-4410-893c-4ae3f1b7412e/continue(文科生未来的作业越来越难了)英文版本:Since January of 2023,I’ve been experimenting with using large language models(LLMs)like ChatGPT as a teaching tool in my history classes at UC Santa Cruz.I’ve been thinking about the implications of AI in teaching since I first began using GPT-2 back in 2019.I have also been following along avidly as my wife[Roya Pakzad](https://www.royapakzad.co/)works on testing the human rights impacts of AI systems(Roya was a consultant for OpenAI in 2022,where she served on the“red team”for adversarial testing of a pre-release version of GPT-4;you can read her account of that work[here](https://royapakzad.substack.com/p/old-advocacy-new-algorithms)).What follows are some thoughts about what I believe to be a novel use of LLMs:using them to simulate interactive historical settings as part of a university assignment.The results of these early trials are why I am personally much more excited about generative AI than many of my colleagues—though I also concede that in the short term,cheating will be a major problem.

教育:一个历史老师用GPT给学生讲课

In the second half of this post,I go into detail about what exactly I mean by“simulating history.”I am under no illusions that these simulations are accurate:they are littered with confidently-stated falsehoods and hallucinations.Sometimes,though,hallucinations can be a feature,not a bug.At the end of this post,I include links to detailed prompts which you can use to simulate different historical settings,or customize to use with[Claude](https://claude.ai/chats)or[ChatGPT](https://openai.com/chatgpt)(the free versions of both work about equally well,though GPT-4 works best).I invite readers to share their experiences in the comments.

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

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!”But,for the most part,we had moved past memorization.We were now in a largely print-based culture and memorization just wasn’t too important anymore.For many people,this tradeoff is a good thing.Why memorize it if you can access the knowledge with technology?However,when I was in college,I decided to memorize key texts that I wanted with me at all times.I memorized Bible verses and Shakespearan stanzas.I memorized an ee cummings poem and a quote from bell hooks.I memorized Stoic passages and the every word of the Bill of Rights.

其他人在问
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
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
学的理论模型如何高效指导实践,在教学中
在教学中,关于如何让学习的理论模型高效指导实践,以下是相关内容: 本系列课程是由 Deeplearning 联合谷歌 Gemini 团队开发的免费在线课程,以 Gemini 模型作为教学模型,教授如何使用多模态提示词与模型交互。但课程内容在国内存在部分无法应用的情况,且缺乏某些概念。因此,对部分教程内容进行了重新整理和刊发,并适当混合了一些入门概念,以增强普世价值。(如有需要,请访问) 在本节课程中您可以学到: 通过实践,与视频内容交互,辅助工作与学习。 通过实践,学习 Function Calling 概念与实际应用。 扩展阅读: )
2025-04-13
有哪些最新的ai技术可用在课堂教学上
以下是一些可应用在课堂教学上的最新 AI 技术: 1. 智慧技术助理:为教师提供辅助,帮助教师在课前、课中、课后呈现新的教学样态,驱动学生高效和差异化学习。 2. 生成式人工智能:可用于为教师减负,例如辅助设计教学内容、生成提示词等。 3. 个性化学习支持:通过 AI 技术实现对学生的个性化学习支持,如智能评估学生的学习情况,为每个学生提供定制化的学习方案。 4. 教育过程和结果的结构化表征:利用 AI 进行分析,帮助教师更好地了解学生的学习过程和结果。 5. 多维度数据采集与评价:AI 可以整合行为、情感、认知等多维度数据,为学生绘制发展全景图,实现更全面的教育评价。 需要注意的是,AI 在教育中是“助手”而非“替代”,教师应充分利用这些成熟的技术促进教育变革。
2025-04-13
自媒体文章创作提示词教学
以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容: 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求,学会结构化 Prompt,能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接: 二、工具教程:清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息:在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容:尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果:在提示词中写明不需要的效果,保障视频生成质量。 写提示词的步骤: 1. 明确场景中的人物和冲突,这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述,包括地点、人物形象、任务动作等细节,使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言,常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等,每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分:说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分:以案例引入,案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分,包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分:对案例进行进一步分析,写明需要注意的关键点,分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 4. 第四部分:给出具体的操作建议,分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分,每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分:结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点: 1. 定义身份(边界),整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项: 1. 所有结论均应有相对应的案例基础,不能违反法律规定,不能编造。 2. 文字需要简练精准,有足够的信息密度,给出的建议必需具体细致且易于操作。
2025-04-12
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
ai在教学中的最新应用
以下是 AI 在教学中的一些最新应用: 1. MIT 为孩子开设免费的 AI 课程,涵盖了 AI 在跨学科领域的应用,如 AI 与气候、AI 与大学录取、AI 对美国大选的影响等。孩子们需要思考如何用气候数据写好故事、预测气候变换走向,从数据分析角度了解大学录取中的相关问题,以及识别 AI 深度伪造的新媒体材料等。 2. 张翼然提出用 AI 为教师减负,为有初步 AI 使用经验、渴望了解最新技术进展并交流的老师提供了相关技巧和分享。例如,在智慧技术助理加持下探索教学新样态,分享全球 AI 技术在教育界的新发展和应用案例。 3. 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提出调整教学理念,将 AI 作为教学辅助工具和合作伙伴。学习利用 AI 工具的优势应用于教学,如自动生成练习、个性化反馈等,同时确认输出质量。根据 AI 能力设计开放性作业,调整考核方式,继续发挥教师在提供情感支持、培养团队合作等方面的优势。
2025-04-11
ai中学生学习平台有哪些
以下是一些适合中学生学习 AI 的平台和工具: 1. 编程语言学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. AI 生成工具和平台:如 ChatGPT、Midjourney 等,体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 个性化学习平台:例如 Knewton 平台,利用数据分析构建个性化学习路径,精准预测学习难点并提供解决方案,提升学习效率。 4. 自动评估工具:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 5. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 6. 虚拟现实和增强现实平台:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 7. 语言学习平台:如 Speak、Quazel、Lingostar 等,能够实时交流并给予发音或措辞反馈。 8. 学科学习应用:如 Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题,PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 9. 写作辅助工具:如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 10. 内容处理工具:如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-03-18
我指的是用AI来辅助小红书内容的优化方面,我应该在WaytoAGI中学习什么内容?
在 WaytoAGI 中,您可以学习以下与用 AI 辅助小红书内容优化相关的内容: 1. 智能纪要中的数据转化与创作提示词工具:包括从数据到模型的转化过程,以及基于 AGI 特调的生成 MJ 和 SD 提示词的工具扣子,还有利用这些工具生成山海经神兽等创作提示词的方法和迭代优化方式。 2. 人文数据转化的不同层面:了解数据转化成模型的结构过程和情感层面的结构,以及人类世界人文价值对齐翻译对 AI 发展的重要性。 3. 关于神兽提示词创作及相关工具的交流:如社区建立种子群收集知识库,推荐表现力好的提示词组等。 4. 相关社区及平台的介绍:例如嘟嘟社区的现状,以及在队友平台上跑效果图等。 5. 开展的创作挑战活动:如 10 分钟神兽提示词创作挑战,包括挑战方式、成果检验和配方获取等。 6. 第 11 期 Video Battle AI 视频挑战活动:包括选题参考,如 AI 视频领域国内外近期热点话题事件、技术工作流拆解等;话题要求,如小红书内容文案需附特定字样和带特定标签;大赛主题和创意支持,以及视频工具建议等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-07
我想从实践中学习coze,应该如何开始?
以下是从实践中学习 Coze 的一些建议和步骤: 1. 利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件: 开发时要具备架构思维,懂得向 AI 描述需求。 获取授权令牌(Token),掌握工作流调用方法。 查看 coze 的 api 开发文档,获取工作流的开发文档、个人令牌和工作流 id。 让 Cursor 根据相关内容写调用 coze 工作流的服务,注意声明入参和中文编码。 完成后用 chrome 加载做好的插件,并优化界面。 2. 用 Claude+Coze 学习 RAG: 通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo,在动手实践中学习。 在学习过程中创建相关 Bot,如产品资料问答机器人、Query 改写助手学习 Bot 等。 3. 分步构建和测试 Agent 功能: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,自定义工作流信息。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要选择插件、大模型、代码等节点。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的节点完成工作流框架搭建。
2025-02-28
中学教师如何学习AI,以方便教育教学
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。
2025-02-25
作为一名中学教师,怎么通过Ai工具将教材内容生成教案和ppt
以下是为您提供的通过 AI 工具将教材内容生成教案和 PPT 的方法: 1. 使用 COZE 应用 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 首页说明:启动页面有相关介绍。 生成教案:进入设计教案页面,等待执行完成后即可获得教案,教案是其他功能的基础。 趣味课堂:根据课文内容设计课堂问答卡和教学活动,采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣。 课后作业:基于教学大纲和课本重点内容设计题目,包括生字词运用、阅读理解、写作等。 教案 PPT:PPT 内容基于生成的教学大纲,可能需要手动进行少许内容修正。若对大纲内容不满意,可重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容,打开 kimi,选择 PPT;然后复制教案,在对话框粘贴,KIMI 会优化大纲,点击进去后选择喜欢的模版生成。但需注意,PPT 预览与下载可能需要充值。 2. 参考教师使用 AI 小技巧 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容,减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT 时,让 AI 帮忙摘要内容,生成大纲列表;主题生成 PPT 时,让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。 在特定场景下可直接使用,如学生快速为小组展示配 PPT。 一些 PPT 生成工具(网站): https://wenku.baidu.com :百度文库,付费,质量好。 https://zhiwen.xfyun.cn/ :讯飞智文,免费,引导好。 http://Chatppt.com :付费,自动化程度高。 http://Mindshow.fun :支持 Markdown 导入。 http://Gamma.app :支持 Markdown 导入。 http://Tome.app :AI 配图效果好。 剪映:图文成片,只需提供文案,自动配图配音。
2025-02-06
openai中学生写作的建议
以下是 OpenAI 针对中学生写作的一些建议: 1. 写作过程分为五个阶段:前期调研、框架构建、论证深化、反馈改进和调整格式。 2. 包含 12 条具体建议,如快速了解主题、创建反向大纲、寻求反馈和规范引用等技巧。 3. 强调将 AI 作为思维的催化剂,而非替代品。 4. 获得更好结果的六种策略: 写清楚说明:包括在问题中包含细节以获取更相关的答案、要求模型采用一个角色、使用分隔符清晰地表示输入的不同部分、指定完成任务所需的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本:指示模型使用参考文本回答、指示模型使用参考文本中的引用来回答。 将复杂任务拆分成更简单的子任务。 给 GPT 时间「思考」。 使用外部工具。 系统地测试更改。
2025-01-10
我要根据PPT开发一个网页,请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具: 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可行,但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片,需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片:直接复制图片的 URL,右键图片选择复制 URL,然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片:使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片,生成公链。 3. 插入视频:先将本地视频上传到公网(如 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL,用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制(相对耗时) 导入方式:复制最终大纲内容到本地 txt 文件,将后缀改为.md(若看不见后缀可自行搜索开启),打开 Xmind 软件导入 md 文件,在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员,可在某宝买一天会员。
2025-04-13
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
AI提示词超详细版本
以下是关于 AI 提示词的超详细内容: 在图像和视频生成阶段,分镜转图片和视频提示词大师的使用技巧包括:每次只处理 2 3 个分镜以确保提示词的精确性;对于关键场景,生成多个版本的提示词;根据不同工具的特点调整提示词的细节。图像生成工具方面,首选 LIBLIB 的 FLUX 模型,其次是谷歌的 ImageFX(网址:https://labs.google/fx/zh/tools/imagefx ,有网络门槛),还有即梦、可灵、Midjourmey(国内版“悠船”)。提示词辅助工具方面,通义万相的智能扩写只需输入简单的画面主题,点击“智能扩写”按钮就能自动生成包含场景描述、主体特征、构图和光线氛围等全方位的详细提示词;堆友的图推词功能可通过上传参考图片,自动分析并反推出详细的提示词。接入 Deepseek R1 的即梦,只需输入简单的主题或关键词,R1 就能写出 4 段不同风格且详细又丰富的提示词。 此外,还有一套万能文生图提示框架,您只需把脑子里能想到的、用来描述模糊想法的碎片词汇,随手替换到框架的最下方,然后发给任意一个 AI。但要注意,AI 生成的提示词水平与模型本身能力正相关,推理模型在揣摩人类意图上优于普通模型。 在写 AI 拟人化提示词时,要像写作文的 6 要素一样讲明白。描述越全面,生成的结果就越贴近想要的样子,但要注意避免啰里啰嗦导致 AI 理解出现偏差。您还可以把想要的直接塞给 LLM,让它进行补充。
2025-04-10
如何详细的学习AI
以下是详细的学习 AI 的方法: 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,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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是新手还是中学生,学习 AI 都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-03-28
如果一个不懂技术的人学习AI,应该怎么做?请列定详细的步骤。
以下是一个不懂技术的人学习 AI 的详细步骤: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,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,如图像、音乐、视频等,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,进行实践来巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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,还可以参考以下具体的开发示例: 1. 以“Windsurf 学习共创社区”为例,进行零基础开发网站 技术选型:Vue + TypeScript(无需先了解具体含义)。 目标用户:零基础开发学习者。 参考项目:Cursor101。 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 2. 搭建对接 GPT 大模型的微信聊天机器人 选用技术组件:极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker。 按照详细的配置步骤操作:购买服务器、配置宝塔面板,部署 Docker 和 COW 组件,绑定微信号。 了解费用问题:包括极简未来平台的费用和腾讯云服务器的费用,以及如何通过积分和优惠降低成本。 掌握运维问题的解答:学会简单高效地管理和维护服务器和服务,以及遇到问题时的解决方案。 如果在学习过程中有任何不懂的地方,可以随时寻求帮助。同时,还可以加入免费的 AI Agent 共学群,获取更多玩法和经验分享以及最新的 AI 前沿资讯。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28