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本文目录一览：

1、AI让教师变身“信息猎手”:四大平台教学科研检索能力横评
2、2025教育部人文社会科学研究项目课题申报:DeepSeek预测的10个爆款选题...
3、ChatGTP被多所大学抵制,或引发学术不端,备受争议!
4、ChatGPT新能力要做Copilot?
5、Chat-GPT学习笔记-3
6、用GPT润色论文的方法

AI让教师变身“信息猎手”:四大平台教学科研检索能力横评

1、四大平台中夸克AI在教学和科研场景检索能力上表现全面领先，综合评分最高，是教师教学与科研信息搜索的优先选择；ChatGPT可作为辅助工具用于英文学术资料或国际案例扩展；豆包和DeepSeek综合评分相对较低。

2、智慧终身学习平台新增了四大AI核心功能，构建了一个灵活高效的学习支持系统：白泽智慧学伴：根据用户学习进度和兴趣推荐课程，提供个性化学习路径规划和答疑服务。AI智能搜索：支持自然语言检索，精准定位全平台资源，节省查找信息时间。

3、教师角色转变：从知识传授者到学习引导者指导者角色：AI承担基础知识传授任务后，教师更侧重培养批判性思维、问题解决能力。例如，教师通过设计开放性问题，引导学生利用AI工具（如ChatGPT）进行信息检索与分析，形成独立见解。专业发展支持：AI为教师提供在线培训、智能助手和教学资源推荐。

4、AI智能作文教学平台通过技术替代重复劳动、数据驱动精准教学、闭环促进能力成长，重构了传统作文教学模式，为教育数字化转型提供了可复制的实践范本。

5、例如，科研人员利用AI分析海量文献，教师借助AI设计个性化教学方案，均是“AI+人类专家”协同进化的典型案例。AI推动知识平权，重塑“大师”定义AI的普及本质上是知识获取与验证的民主化过程。过去，知识传播依赖少数权威的“单向输出”，而AI让每个人都能以低成本获取高质量信息，并参与知识共创。

6、智慧幼儿园在教学中应用人工智能，主要有以下四大优势：高效文本处理，优化教学设计人工智能具备强大的逻辑推理、归纳总结及演绎分析能力，能够高效处理文本信息，为教师提供极大的便利。

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2025教育部人文社会科学研究项目课题申报:DeepSeek预测的10个爆款选题...

选题1：生成式AI赋能高校思想政治教育精准化路径研究选题背景：生成式AI（如ChatGPT、DeepSeek）的快速发展为思政教育提供个性化工具，但存在价值观引导风险。研究重点：AI生成内容的价值观过滤机制、基于学生画像的精准推送模型、人机协同教育模式。

图：DeepSeek内容生产流程（选题-框架-优化-输出）超级个体生存的三大借力方向内容驱动增长：用AI放大个人影响力精准定位用户需求通过DeepSeek分析用户评论、私信，提炼高频问题，例如：输入“分析过去3个月粉丝留言，总结最关心的3个问题”，输出结果可直接转化为内容选题。

TOP100账号DeepSeek工作流拆解阶段一：选题爆破（5分钟内锁定蓝海）传统误区：盲目追热榜导致红海竞争。高阶解法：指令示例：筛选2025年2月1日-10日知乎热榜中讨论量增长率＞200%、AI生成内容占比＜30%、含3个以上产品场景关键词的选题。

开启电商创业，打造爆款产品Deepseek的市场调研与差异化设计能力可助力电商创业者快速破局。

ChatGTP被多所大学抵制,或引发学术不端,备受争议!

ChatGPT因可能引发学术不端问题，被多所大学抵制，其在教育领域的应用备受争议。ChatGPT是什么定义与功能：ChatGPT是OpenAI发布的聊天机器人模型，不同于搜索引擎通过索引网页匹配搜索词提供信息，它通过对自然语言问题的回答来帮助用户解决问题。用户提出具体问题后，ChatGPT会基于现有人类反馈的数据库筛选组织出具体答案。

ChatGPT新能力要做Copilot?

ChatGPT的新能力确实在向成为工作中的Copilot方向发展。具体分析如下：新能力概述：OpenAI发布的GPT-0 with Canvas，是一种新工具，可以把对话内容变成图形和文字，方便用户整理、扩展和分享。用户不仅能和AI对话，还能用画布来更好地组织和管理信息，提高与AI互动的效率。

经过官方升级，Copilot现已正式接入了与ChatGPT相同的4o图像生成能力。这意味着，Copilot能够执行ChatGPT所能完成的各类图像生成任务，包括但不限于转换成吉卜力动画风格、为图片添加中文文字、修改细节、生成公仔形象，以及生成真实感照片等。

内存管理功能功能定位：微软正在为 Copilot 开发类似 ChatGPT 的完整内存管理系统，核心目标是让 AI 助手具备“长期记忆”能力，通过保存用户交互信息实现个性化服务。例如，用户可指示 Copilot“记住这一点”，AI 将遵循指令存储相关记忆，后续交互中可调用这些信息提供更精准的

Chat-GPT学习笔记-3

Chat-GPT学习笔记核心内容总结如下：Chat-GPT与NLP的关系NLP（自然语言处理）是计算机科学中研究人类语言与计算机交互的学科，涉及语言学、编程、数学（概率统计、线性代数等）知识。Chat-GPT基于NLP技术，通过理解人类语言实现问答交互。其核心是让计算机解析语义并生成合理回应。

IntroductionChatGPT原理大语言模型（LLM）基础：基于前面几个词预测下一个词，以此类推生成文本。ChatGPT的特殊性：使用引入RHLF算法（根据人类反馈强化学习算法）的instruction tuned LLMs（指令调整后的大语言模型）。

GPT作为基础的语言模型，通过自监督学习的方式，构建了无标签数据集上的预训练模型。GPT2将注意力集中在了zero-shot场景，即无需额外微调即可应用于多种任务。GPT3则将关注点转向了Few-shot学习，即在有限数据情况下，模型能够实现高效学习与应用。

GPT系列学习笔记：GPT：核心特征：基于Transformer的Decoder层。预训练方式：通过自监督学习在无标签数据集上构建预训练模型。应用场景：作为基础语言模型，为后续模型提供基础。性能限制：预训练任务的难度与数据集规模限制了其性能。GPT2：模型规模与数据量：相较于GPT，模型规模和数据量都有所提升。

ChatGPT的角色：作为内容生成核心，提供多风格、多语言的文本输出，并通过微调（Fine-tuning）适配特定领域（如科技、美妆、教育）。优化技巧：使用Prompt Engineering（提示工程）控制输出质量，例如：“以小红书爆款笔记风格，生成10条关于‘ChatGPT写作技巧’的文案，每条包含3个emoji和1个话题标签”。