人工智能通识 课件 项目1 智途初探：人工智能的前世今生

项目1智途初探：人工智能的前世今生1.1人工智能的缘起与发展——《人工智能通识》1.1人工智能的缘起与发展AI导学《列子》“偃师造人”围棋人机对战左边是《列子》里记载的“偃师造人”——古代工匠做的机械人偶能歌善舞，这是古人对“人造智能”的想象。右边是2016年AlphaGo打败围棋世界冠军的画面，这是现代AI实现的突破。从“机械人偶”到“围棋冠军”，AI走了几千年，中间到底经历了哪些关键步骤？1.1人工智能的缘起与发展

学习目标掌握AI定义、缘起及四阶段发展脉络。识别AI关键人物、事件与里程碑技术。明晰AI“三驾马车”及核心技术概念。了解AI三类智能水平的基本划分。知识目标能梳理AI发展时间线与技术演进逻辑。能结合案例解读AI技术的实际应用价值。初步具备筛选与整合AI历史信息的能力。能运用工具辅助完成AI主题内容创作。技能目标传承科学家开拓创新与奉献精神。树立AI技术发展的责任意识与伦理观。增强对AI领域的科技兴趣与探究欲。培养团队协作与语言表达的职业素养。素养目标任务1理解提示词概念及作用角色：校园科技俱乐部成员任务：策划“人工智能发展史”主题手抄报展览要求：既有趣又富有教育意义，包含重要历史事件、关键人物和里程碑技术的时间线1.1人工智能的缘起与发展

实战场景引入输入清晰指令：做什么、输出形式、关键要素模糊提示词：AI自由发挥清晰提示词：AI精准命中关键要素：任务目标（生成什么、数量、用途）核心内容（关键信息）输出形式（格式、平台）1.1人工智能的缘起与发展1.核心原理问题1：版面有限，无法将全部内容展示出来。技巧：确定版面划分个数即自填内容，可从如下几个方面选择其中一个方面介绍：

(1）AI发展的4个阶段。(2)从AI发展史中挑选4～7个最具代表性的阶段或事件。(3)聚焦里程碑技术。(4)突出人物与贡献。问题2：学生可能难以将抽象的技术概念与具体历史事件联系起来。技巧：通过生动的例子和故事讲述，帮助他们建立直观地理解。1.1人工智能的缘起与发展2.常见问题及解决技巧1.1人工智能的缘起与发展AI定义：人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门学科。AI追求的目标：拥有像人一样的思维过程和智能行为（识别、认知、分析、决策等），使用机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

人工智能的定义1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的诞生鲁班鸟（出自《墨子·鲁问》）木牛流马复原（出自《三国演义》）1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的诞生机器思考（著名计算机科学家、数学家艾伦·图灵提出）1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的诞生1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的发展史阶段时间范围核心特征主要事件与成就面临挑战驱动要素第一阶段1956-1980计算推理，奠定基础•1956年达特茅斯会议，AI诞生

•图灵测试提出

•机器证明与推理研究算力严重不足

无法处理复杂问题

“听不懂、看不懂”逻辑推理

符号主义第二阶段1980-1993知识表示，走出困境•专家系统兴起

•知识工程发展

•商业化初步尝试知识获取困难

系统维护成本高

缺乏学习能力专业知识

规则系统第三阶段1993-2010机器学习，迎来曙光•互联网普及提供海量数据

•统计机器学习成为主流

•大数据技术发展算法复杂度提升

计算资源需求增大

模型泛化能力有限数据驱动

统计学习第四阶段2010-至今深度学习，蓬勃兴起•深度学习理论突破

•2016年AlphaGo击败围棋冠军

•大模型技术爆发（DeepSeek等）伦理与安全问题

能源消耗巨大

技术应用规范性大数据

强算法

强算力1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的发展史AI发展的三次高潮1.1人工智能的缘起与发展

课堂互动：抢答1.被称为“AI元年”的年份是哪一个？其核心标志事件是？（

）选项（单选）：A.1950年，图灵提出“图灵测试”B.1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念C.2006年，杰弗里・辛顿提出深度学习概念D.2016年，AlphaGo击败世界围棋冠军选项（单选）：A.1956-1980年，能解决代数应用题，局限是计算机运算能力不足B.1980-1993年，诞生专家系统，局限是维护成本高、缺乏海量数据训练C.1993-2010年，进入机器学习阶段，突破是互联网解决知识获取难题D.2010年至今，深度学习蓬勃兴起，核心驱动力是数据、算法、算力1.1人工智能的缘起与发展

课堂互动：抢答2.人工智能发展的四个阶段中，“知识表示，走出困境”是哪个阶段的核心特征？该阶段的典型技术成果与局限分别是？（

）1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的分类分类智能水平特点应用实例发展现状弱人工智能ArtificialNarrowIntelligence

(ANI)专用智能

单一领域•擅长特定任务

•无法跨领域应用

•无自主意识

•功能专用化•AlphaGo围棋程序

•人脸识别系统

•智能语音助手

•推荐算法

•自动驾驶感知已广泛应用

当前主要实现形式

日常生活常见AI强人工智能ArtificialGeneralIntelligence

(AGI)人类级别

通用智能•具备人类水平智能

•自主思考和学习

•跨领域应用

•推理和规划能力•尚未实现

•理想中的通用AI助手

•全能型机器人尚未实现

学术界研究目标

各企业努力方向超人工智能ArtificialSuperIntelligence

(ASI)超越人类

全面领先•所有领域超越人类

•自我迭代进化

•创新和科学发现能力

•超强学习推理•理论概念

•科幻作品中的超级智能理论探索阶段

存在较大争议

未来可能性选项（单选）：A.弱人工智能（ANI）可代替人类完成大部分工作，目前已实现大规模应用B.卷积神经网络（CNN）是机器学习的代表算法，擅长处理语音识别问题C.自然语言处理（NLP）的目标是解决机器理解人类语言的问题，电话机器人是典型应用D.专家系统的核心是“生成器与判别器的对抗训练”，可自动执行复杂决策1.1人工智能的缘起与发展

课堂互动：抢答3.关于人工智能关键技术与分类的表述，符合文档内容的是？（）1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的关键技术机器学习人工神经网络与深度学习卷积神经网络自然语言处理专家系统1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的关键技术（1）机器学习

定义：机器学习（MachineLearning，ML）是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模

型对数据进行学习的技术，也是AI中最常见的技术之一。1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的关键技术（2）人工神经网络与深度学习深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习中一种基于数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑神经结构的机器学习方法，它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据，或者说能让计算机具有人一样的智慧。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是早期机器学习中的一个重要算法，其原理就是受人类大脑中互相交叉相连的神经元的启发。1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的关键技术（3）卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是深度学习的代表算法之一，具有表征学习能力，能够按其结构对输入信息实行平移不变分类，也被称为平移不变人工神经网络。1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的关键技术（4）自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是指实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，其目的主要是解决机器理解人类语言的问题，包括语音识别、文本分析、翻译、生成应用程序等。1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的关键技术（5）专家系统专家系统（ExpertSystem）是一种具有大量专门知识和经验的计算机智能程序系统，能够利用人类专家的知识和方法来处理相关领域的问题。1.1人工智能的缘起与发展

人工智能的基本要素“三驾马车”人工智能数据（发展基础）算法（理论保障）算力（技术保障）1.1人工智能的缘起与发展步骤1：文字内容的生成步骤2：版式设计步骤3：生成图片步骤4：局部编辑图片步骤5：下载图片到本地计算机中

任务实施——操作步骤1.1人工智能的缘起与发展

评价标准细则评价维度优秀良好合格待改进权重文字内容生成内容精准，完整涵盖AI发展4个阶段。

关键事件、人物、技术提炼得当。

语言生动，逻辑清晰，口吻完全符合要求。内容较完整，涵盖主要阶段。

关键信息提炼基本准确。

语言通顺，口吻基本符合要求。内容有缺失，仅覆盖部分阶段。

关键信息有遗漏或错误。

语言平淡，口吻特征不明显。内容严重缺失或错误。

未按要求筛选和整理信息。

语言混乱，未考虑口吻要求。25%版式设计提示词描述极具细节和创意，清晰说明了手绘风格、标题设计、四大板块、科技元素等所有要求。

结构布局合理，富有视觉吸引力。提示词描述较清晰，涵盖了大部分关键要求。

结构布局基本合理。提示词描述较为简单，遗漏部分关键要求。

布局设计一般。提示词描述模糊不清或严重缺失。

未理解版式设计的基本要求。25%生成图片能熟练操作工具，成功生成图片。

主动调整参数），并对多次生成的结果进行有效筛选，追求最佳效果。能操作工具成功生成图片。

进行了参数设置，但优化尝试不足。

结果基本符合要求。在老师或同学帮助下生成图片。

未主动调整参数或优化。

结果勉强可用。未能成功生成图片。

不会使用工具。20%局部编辑对图片进行有目的的、精细的局部编辑。

编辑后的图片在细节、美观度或信息清晰度上有显著提升。进行了局部编辑，操作基本正确。

编辑后图片有一定改善。仅进行了简单的、无目的的局部编辑。

编辑效果不明显。未进行任何局部编辑操作，或编辑严重破坏原图效果。15%最终成果与整合画面精美，色彩协调，科技感强。

四大阶段划分极其清晰，标题突出。

文字与图片结合完美，可直接用于展览，极具教育性和吸引力。最终手抄报画面整洁，布局清晰。

四大阶段能够辨识。

图文结合较好，基本达到展览要求。最终成果较为粗糙，布局混乱。

阶段划分模糊。

图文结合生硬，仅基本完成任务。未完成最终成果，或成果完全不符合任务要求，无法用于展示。15%1.1人工智能的缘起与发展练习1：AI领域先驱者简介。要求：明确目标、内容、形式、必含元素

实战演练1.1人工智能的缘起与发展回顾四大发展阶段，学习科学家坚韧不拔的品格明确弱、强、超AI的分类，客观看待技术AI协同创作的核心是有效沟通与批判性思维思考科技伦理，肩负时代重任

小结：项目1智途初探：人工智能的前世今生1.2生成式人工智能的原理与发展——《人工智能通识》AI导学：一分钟看懂生成式AI日常魔法这些“魔法”从何而来？它们都依赖同一种技术——生成式人工智能。社交祝福输入几个关键词，AI就能生成独一无二的生日祝福或节日问候。个性创作上传一张自拍，AI可以绘制出专属的动漫图像或艺术肖像。商业文案告诉AI产品特点，它能快速生成吸引人的外卖菜单或广告文案。1.2生成式人工智能的原理与发展1.2生成式人工智能的原理与发展

学习目标掌握生成式AI基础概念、核心工作逻辑及DeepSeek、豆包等工具的应用场景。​能按时间轴梳理生成式AI发展脉络，明确3个关键里程碑事件的核心意义。​了解生成式AI虚假信息、版权争议等伦理风险及“科技向善”的基本内涵。知识目标能将生成式AI知识转化为通俗语言，结合案例向非技术听众清晰讲解。​能构建10分钟演讲的完整逻辑框架，用时间轴呈现发展历程并突出重点。​能针对生成式AI伦理风险，提出具体可行的应对策略。。技能目标树立对生成式AI的社会责任感，明确自身在技术应用中的责任边界。​通过了解国产AI成果，增强科技自信与文化自信。​形成辩证看待生成式AI的批判性思维，不盲目追捧或夸大风险。素养目标任务1理解提示词概念及作用角色：学校科技创新社团的成员小明任务：举办一场主题为“生成式人工智能探秘之旅”的校园沙龙要求：设计一个10分钟的演讲，结合理论讲解与案例演示，向非技术背景的

听众清晰解释生成式AI的原理1.2生成式人工智能的原理与发展

实战场景引入核心目标：设计一个面向非技术背景听众的10分钟生成式AI主题演讲，兼具知识性、趣味性和启发性。具体目标：（１）知识传递：清晰、准确地解释复杂的技术原理，梳理发展脉络，分析关键事件。（２）受众适配：语言必须通俗易懂，避免过多专业术语，结合案例演示增强理解。（３）深度思考：引入伦理讨论，分析风险并提出对策，引导听众思考技术的社会影响。（４）能力培养：通过完成任务，小明自身需掌握生成式AI的核心知识，提升技术传播能力和社会责任感。（５）目标导向：演讲需服务于“掌握原理、培养能力、激发思考、树立价值观”这四个具体目标。1.2生成式人工智能的原理与发展1.需求分析输入？输出？1.2生成式人工智能的原理与发展1.需求分析问题1：内容过于技术化，难以被非技术背景的听众理解。技巧：将专业术语转化为生活化的比喻或类比；案例演示要选择直观、有趣、与听众生活相关的例子；反复强调“假设听众是第一次接触AI”。问题2:10分钟时间限制下，内容庞杂，难以全面覆盖所有要点。技巧：在规划演讲结构时，必须严格筛选内容，突出重点。原理部分讲核心机制，发展历程选取最具代表性的3个里程碑，风险讨论聚焦1～2个最突出的问题。每个部分都要控制时间，可以预先计时练习。在提示自己时，明确各部分建议时长，如“原理讲解不超过3分钟”，“里程碑分析共约4分钟”。1.2生成式人工智能的原理与发展2.常见问题及解决技巧1.2生成式人工智能的原理与发展生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）是AI领域的重要分支，是一种基于算法和模型生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。当前主流内容生产模式：专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）、品牌生成内容（BGC）、AI生成内容（AIGC）。前三者以“人类创作”为核心，AIGC则以“智能系统”为核心，四者共同构成数字时代的内容生态。1.生成式人工智能概述1.2生成式人工智能的原理与发展常用模型：（1）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）（2）变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）工作流程：（1）数据编码：将输入（如文本）转换为向量表示（Embedding）。（2）上下文理解：利用Transformer架构分析输入与历史数据的关联。（3）内容生成：基于概率分布逐词/像素生成输出，并通过采样策略（如Top-k）控制随机性。2.生成式人工智能的原理1.2生成式人工智能的原理与发展2.生成式人工智能的原理1.2生成式人工智能的原理与发展3.生成式人工智能发展趋势1.2生成式人工智能的原理与发展

课堂互动：抢答1.哪项不属于生成式人工智能（AIGC）相较于专业生成内容（PGC）的典型特征？（

）选项（单选）：A.生产主体为AI算法B.生产效率极高（自动化）C.内容质量普遍权威、严谨D.核心目标包含效率提升、创意扩展1.2生成式人工智能的原理与发展

课堂互动：抢答2.生成式人工智能发展历程中，哪一事件标志着其首次展示生成式预训练的潜力？（

）选项（单选）：A.2017年Transformer架构提出B.2018年OpenAI推出GPT-1模型C.2020年GPT-3模型发布D.2024年Sora模型发布1.2生成式人工智能的原理与发展

课堂互动：抢答3.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，其施行时间及核心目的不包括以下哪项？（

）选项（单选）：A.自2023年8月15日起施行B.促进生成式AI健康发展和规范应用C.直接规定生成式AI模型的商业定价标准D.维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人合法权益1.2生成式人工智能的原理与发展（1）明确听众画像与核心目标。

提示词设计：（2）搜集基础资料。

提示词设计：

步骤1：前期准备阶段请帮我分析非技术背景大学生对生成式AI的认知特点，包括他们常接触的AI场景、容易理解的案例类型以及可能存在的认知误区，用于设计演讲内容。请提供生成式AI的核心原理（用非技术语言描述）、10个关键发展节点（含时间和事件）、3个典型伦理风险案例及应对措施，内容需准确且适合非专业人士理解。1.2生成式人工智能的原理与发展（1）构建演讲整体结构。

提示词设计：（2）设计开篇引入内容。

提示词设计：

步骤2：内容框架搭建阶段为一个10分钟面向非技术大学生的生成式AI演讲设计结构框架，明确各部分（开篇、原理、发展、伦理、结尾）的时间占比和核心内容要点，确保逻辑连贯。设计一个1分钟的演讲开场，以大学生熟悉的生成式AI应用场景（如AI写文案、生成图片）为切入点，用提问或互动方式引发兴趣，语言生动活泼。1.2生成式人工智能的原理与发展（1）通俗化解释生成式AI原理。

提示词设计：（2）梳理发展历程与关键里程碑​。

提示词设计：

步骤3：核心内容创作阶段（3）设计伦理风险讨论环节。​

提示词设计：（4）撰写结尾总结。

提示词设计：用类比方式解释生成式AI的工作原理，比如把它比作“学习写作的学生”，详细说明“学习数据”“生成内容”的过程，避免专业术语，配合1个生活案例（如AI写朋友圈文案）。从生成式AI发展节点中选出3个对非技术背景听众最具冲击力的事件，说明每个事件的时间、影响及对日常生活的改变，用故事化语言描述，每个事件讲解不超过1.5分钟。针对生成式AI的伦理风险（如内容抄袭、虚假信息），设计一个1.5分钟的讨论环节，先展示1个争议案例，再提出2-3个引发思考的问题（如“如何区分AI生成与人类创作内容”），引导听众主动思考。为10分钟生成式AI演讲设计结尾，用30秒总结生成式AI的价值、风险及对听众的启示，语言富有启发性，鼓励听众进一步探索。1.2生成式人工智能的原理与发展（1）调整语言风格与互动设计。

提示词设计：（2）控制时长与逻辑衔接。

提示词设计：

步骤4：内容优化阶段帮我优化以下演讲内容（插入原理/里程碑/伦理部分的草稿），增加适合大学生的幽默表达，在伦理讨论环节设计1个简单互动（如举手投票“是否支持AI生成作业”），让内容更生动。我有一份10分钟演讲草稿（插入完整草稿），请帮我调整各部分长度，删减冗余内容，同时优化段落过渡句，让演讲逻辑更流畅，总时长控制在10分钟左右。1.2生成式人工智能的原理与发展（1）模拟演讲与问题修正。

提示词设计：（2）最终定稿。

提示词设计：

步骤5：演练与最终调整阶段请检查这份生成式AI演讲最终稿（插入完整内容），确保符合以下要求：语言通俗、逻辑清晰、包含3个关键里程碑、1个伦理互动环节、总时长10分钟左右，非技术背景大学生能轻松理解，帮我标注需要重点强调的句子。我在演练时发现以下内容（插入卡顿/困惑部分）可能让非技术听众难以理解，请用更简单的语言重新表述，或替换成更贴切的案例。1.2生成式人工智能的原理与发展利用Kimi+PPT助手生成最终PPT报告。步骤6：展示报告

提示词设计：请根据我的报告，帮我准备一份展示报告的PPT大纲，重点包括：开篇、原理、发展、伦理、结尾五部分。1.2生成式人工智能的原理与发展利用Kimi+PPT助手生成最终PPT报告。评价标准细则评价维度优秀(A)良好(B)合格(C)待改进(D)权重步骤1：前期准备听众画像分析全面，资料搜集详实，能精准提炼核心内容。听众画像分析较全面，资料搜集较充分，能提炼主要内容。听众画像分析基本完整，资料搜集基本满足需求，但内容提炼不够精准。听众画像分析不清晰，资料搜集不充分，内容提炼混乱。15%步骤2：内容框架搭建演讲结构清晰，时间分配合理，逻辑连贯，开场设计生动有趣。演讲结构较清晰，时间分配较合理，逻辑基本连贯，开场设计较吸引人。演讲结构基本完整，时间分配不够合理，逻辑略显混乱，开场设计平淡。演讲结构不清晰，时间分配不合理，逻辑混乱，开场设计无吸引力。15%步骤3：核心内容创作原理讲解通俗易懂，案例生动贴切；发展历程梳理清晰，关键事件分析深入；伦理讨论案例具体，互动设计合理。原理讲解较通俗，案例较贴切；发展历程梳理较清晰，关键事件分析较深入；伦理讨论案例较具体，互动设计较合理。原理讲解基本清晰，案例略显生硬；发展历程梳理基本完整，关键事件分析较浅；伦理讨论案例较模糊，互动设计不够合理。原理讲解晦涩难懂，案例不贴切；发展历程梳理混乱，关键事件分析不深入；伦理讨论案例不具体，互动设计缺失。25%步骤4：内容优化语言风格生动幽默，互动设计巧妙，逻辑衔接自然，内容详略得当。语言风格较生动，互动设计较合理，逻辑衔接较自然，内容详略基本得当。语言风格略显平淡，互动设计不够巧妙，逻辑衔接略显生硬，内容详略有偏差。语言风格枯燥，互动设计不合理，逻辑衔接混乱，内容详略不当。15%步骤5：演练与调整演练过程流畅，能发现并修正问题，最终内容通俗易懂，重点突出。演练过程较流畅，能发现部分问题并修正，最终内容较通俗，重点较突出。演练过程基本流畅，问题修正不够彻底，最终内容略显晦涩，重点不够突出。演练过程不流畅，未能有效修正问题，最终内容难以理解，重点不明确。15%步骤6：展示报告PPT结构清晰，设计美观，内容与演讲高度契合，能有效辅助演讲。PPT结构较清晰，设计较美观，内容与演讲基本契合，能较好辅助演讲。PPT结构基本完整，设计略显简单，内容与演讲部分契合，辅助效果一般。PPT结构混乱，设计粗糙，内容与演讲不契合，无法有效辅助演讲。15%1.2生成式人工智能的原理与发展练习1：使用生成式AI工具（如DeepSeek、文心一言等）协作完成一篇短报告。练习2：撰写一篇关于某个特定AI技术（如语音识别）的发展历程的文章。要求：明确目标、内容、形式、必含元素

实战演练1.2生成式人工智能的原理与发展AIGC是提升效率的“思维加速器”，而非决策主体。强化批判性思维，验证AI输出的可靠性。避免直接复制AI的成果，而应以其输出为起点，加入独特见解。建立伦理防火墙，避免技术滥用。

小结：项目1智途初探：人工智能的前世今生1.3AIGC常用的大模型工具——《人工智能通识》1.3

AIGC常用的大模型工具

学习目标说出AIGC的概念与核心特点。列举至少4种主流大模型工具的名称。描述不同大模型工具的核心功能与适用场景。识别使用AIGC时常见的伦理与准确性问题知识目标能根据具体任务选择合适的大模型工具。能撰写清晰的提示词以引导AI生成内容。能对AI生成内容进行事实核查与优化修正。能对比分析不同工具的输出效果与特点。技能目标树立负责任与合规使用AI的版权意识。形成对AI输出信息的批判性思维习惯。培养利用AI工具提升效率的主动意识。素养目标1.3AIGC常用的大模型工具摄影协会3人VS科技社30人AI海报的“降维打击”传统海报：摄影协会3人招新人数惨淡AI海报：科技俱乐部30人招新人数爆满

实战场景引入任务：学校摄影协会的会长小明设计社团纳新海报，要求选择合适的AIGC工具，在短时间内把海报做得吸睛又贴合场景。关键要素：明确的需求+合适的大模型+精准、详细的提示词1.3AIGC常用的大模型工具1.核心原理问题：模型生成的内容可能存在准确性问题，比如事实性错误或信息过时。方法：对生成内容进行交叉验证，可通过权威网站、专业书籍等渠道核实信息。当生成内容不符合期望风格时，可在提示词中明确风格要求。当模型生成的文本缺乏连贯性，可适当增加上下文信息，或调整提示词的逻辑结构。当模型生成内容重复时，可尝试更换提示词表述，或调整模型的随机性参数，让生成

结果更具多样性。1.3AIGC常用的大模型工具2.常见问题及解决技巧1.3AIGC常用的大模型工具AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，人工智能生成内容）是利用算法、模型和海量数据生成文字、图片、音频、视频等不同形式的内容。1.AIGC概述1.3AIGC常用的大模型工具1、本小组成员日常生活中AIGC常用的大模型工具有哪些？分别用来做什么。2、通过使用这些AIGC大模型工具，你收获了什么？你认为在使用过程中应该注意什么？3、【思政点睛】在使用AIGC大模型工具时，要注意版权意识；同时要具备批判思维。

小组讨论：以小组为单位，对日常生活中AIGC常用的大模型工具进行收集整理并分析讨论，讨论的问题如下：（5分钟后，邀请1-2个小组分享他们的讨论结果）结果分析讨论1.3AIGC常用的大模型工具2.AIGC常用大模型工具序号工具简介1deepseek深度求索公司推出的智能助手，核心功能包括文本理解与生成、多格式文档解析、高效知识问答与创作辅助，目前免费开放使用。2豆包字节跳动公司基于云雀模型开发的多功能AI工具，它集成了聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等多种功能。3文心一言百度推出的一款AI助手，专注于中文语言处理和搜索服务。4KimiAI由月之暗面科技有限公司开发的AI助手，擅长中英文对话5百度AI开放平台提供全栈AI能力，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉等，支持端到端软硬一体应用解决方案6即梦AI字节跳动推出的一站式AI创意平台，能够根据文本或图片生成图像和视频7腾讯智影腾讯推出的云端视频编辑工具，集成了素材搜集、剪辑、包装、导出和发布等功能8扣子字节跳动推出的新一代一站式AIBot开发平台，用于快速搭建基于AI模型的问答Bot1.3AIGC常用的大模型工具3.AIGC的特点（1）自动化生成。（2）快速高效。（3）个性化定制。（4）创新性与多样性。（5）依赖于数据和算法。

（6）多模态融合能力。（7）自回归生成与动态