AI 在中小学教育中能够提供以下支持： 1. 辅助学生完成课程和任务：可控地引导学生，将部分课程和任务借助 AI 来完成。 2. 培养学生能力：限制部分课程的 AI 使用，以培养学生独立思考和解决问题的能力。 3. 帮助获取信息和学习：可以要求 AI 解释概念，用于自学学习，但要注意对关键数据根据其他来源仔细检查。 4. 协助教师工作：帮助教师节省时间和提高生产力，如备课。 5. 个性化学习计划：分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 6. 课程开发与学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题，提供虚拟学习场景。 7. 社会互动与沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好的口语和展示沟通的准备工具。 然而，AI 备课与优秀的人类教师相比仍有差距，如缺乏课时设计和合理的教学目标梯度，人机融合是未来的趋势。

对于 AI 小白，可以按照以下步骤开始： 1. 从基础小任务入手： 让 AI 按照最佳实践（best practice）为您写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，通过这种基础且绝对不会出错的小任务，学会必备的调试技能。 比如在学习写 chrome 插件时，可以要求 AI 选择最适合小白上手的技术栈，生成简单的示范项目，包含尽可能全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。如果使用 o1mini，还可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（在 Windows 机器上则是 create.cmd），o1mini 会生成一段长代码并给出提示，复制粘贴并执行，可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步。 可以要求 AI 像高级且懂技术的产品经理指导初级产品经理那样，向您提问，帮您梳理产品功能，尤其注意涉及技术方案选择的关键点，一问一答，由全局到细节逐步梳理。之后让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天把文档发给 AI 并告知在做第几点功能，会更方便。 需要注意的是，如果您的需求远比 AI 直出的内容复杂，无法一次性直出，那就耐下性子，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学会一点点编程。

目前常见的可以提取视频文案与台词的 AI 工具或平台有： 1. 剪映：不仅是一款视频编辑软件，也具备一定的视频内容识别和提取文字的功能。 2. 网易见外工作台：提供视频转写等服务。 但需要注意的是，不同工具或平台的提取效果和准确性可能会有所差异，您可以根据自己的需求进行选择和尝试。

以下是一些可以提高 AI 代码编写效率的工具： 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。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供多种编程辅助能力。 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 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 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。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员。 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，还有以下工具在代码相关方面具有特定功能： 1. Cursor：AI 增强的代码编辑器，通过对话式 AI 和自然语言命令提升开发者效率，包括 Copilot++功能，可预测下一个代码编辑，并允许通过 CmdK 命令快速修改代码。您可以免费试用：https://www.cursor.com/pricing 。 2. Warp：基于 Rust 的现代终端，内置 AI 功能。可通过自然语言描述运行命令，智能加载 AI 命令建议，简化命令行操作。Warp AI 每月提供 100 次免费请求，升级至团队计划后可解锁更多请求次数。了解更多信息，请访问定价页面：https://codesubmit.io/blog/aicodetools/warp.dev/pricing 。 在软件架构设计中，用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。

以下是猿辅导、作业帮等软件与 AI 技术可结合的例子： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈。 3. 自适应学习平台：如 Duolingo 利用 AI 技术定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，增强交流能力。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助：如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 技术解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和求解。 通过将 AI 技术与传统学习方法相结合，可以更高效、更个性化地进行英语和数学学习，提高学习效果。 此外，AI 还可以在以下领域与相关应用结合： 1. AI 与宠物结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成：根据文字描述生成宠物形象图像，定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 2. 能联网检索的 AI： ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合问答和搜索引擎功能，可指定搜索源类型。 Bing Copilot 简化在线查询和浏览活动。 如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。

打造 AI Agent 主要分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，构建高质量的 AI 数字人时，在构建数字人的灵魂方面，需要注意以下工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分怎样去驱动躯壳部分，需要将灵魂部分的所有接口定义出来，然后躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等，同时要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配问题。 3. 实时性：由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，需要解决网络耗时和模型推理耗时导致的响应太慢的问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以根据实际需求添加其他感官的交互，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理这些情景。

猿辅导、作业帮等软件与 AI 结合的地方主要体现在以下方面： 英语学习： 1. 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：例如 Duolingo 利用 AI 技术为用户量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：通过 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：像 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：例如 Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握知识。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 在月度榜单中，小猿搜题为猿辅导旗下产品，具有一定的下载量和影响力。 此外，像 Butterflies AI 是一款人类与 AI 共存的社交软件，具有独特的社交体验和特点。

以下是一些 AI 与在线教育结合的成功案例： 教学方面：帮助学生做好组会准备，使用 Claude + Gamma.app 节省时间。 调研方面：用特定的 prompt ，2 小时帮同学完成 3 篇调研报告；用 ChatGPT 做调研。 医疗方面：蛋白质结构预测和蛋白质合成，AI 加速医疗健康生物制药的研究，在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中发挥重要作用。 教师方面：AI 赋能教师全场景。 未来教育方面：探讨未来教育如果跟不上 AI 可能出现的裂缝。 化学方面：使用大型语言模型进行自主化学研究。 翻译方面：介绍把一份英文 PDF 完整翻译成中文的 8 种方法。

以下是关于提示词的全面介绍： 一、提示词的基本概念 在 AI 视频生成中，提示词（Prompt）指的是用于指导或引导 AI 模型生成特定视频内容的描述性文本或指令。简单来说，您需要在提示词中描述您想要生成的视频画面。提示词一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格这几个方面。 二、提示词语言 推荐使用英文输入，PixVerse 对英文的理解能力最佳，效果最好。如果您对英文不熟悉，也可以使用自己的语言，PixVerse 的模型可以处理任何语言输入。 三、提示工程与提示词的区别 提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程的关键点包括： 1. 精确性：通过精确的提示，可以提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性：提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。 4. 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。 提示工程则是一个更广泛的概念，它不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 四、相关提示词目录 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Finetuning（微调）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构，如在自然语言处理中学会基本语法和单词语义，在图像识别中学会识别基本形状和纹理。然后在特定任务数据上继续训练该模型，使其适应新的任务。 以下是两个例子帮助理解： 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，再用标注过的电影评论（部分积极，部分消极）继续训练，使其学会判断评论情感。 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，再用标注过的猫和狗的图片继续训练，使其学会区分猫和狗。 微调的优点是能利用预训练模型学到的知识，提高在特定任务上的性能。它可以为应用程序定制模型，带来比即时设计更高质量的结果、能训练更多例子、节省 Token、降低延迟请求等好处。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 在高层次上，微调涉及以下步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用微调模型。 微调还涉及超参数的配置，默认超参数适用于一系列用例，但调整超参数通常能产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”“babbage”“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数，一个纪元是训练数据集的一个完整周期。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256，是用于训练单个正向和反向传递的训练示例数。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，取决于 final batch_size，微调学习率是用于预训练的原始学习率乘以该乘数。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，为对分类任务进行微调，在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定于分类的指标（准确性、F1 分数等）。 要配置这些额外的超参数，可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。