教育：思考与实 践 肖睿 xiaorui@pku.edu.cn 30 分钟和大家分享的内容： • 01 ：对 AI 技术的认知 • 02 ：对 AI 教育的思考 • 03 ：我们的 AI 教育实践 VUCA 时代， AI 技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 01 对 AI 技术的认知 n AI 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 推理能力（涌现）：一般需要 10B 以上， GPT-3 时达 到 • 模仿学习：代码中蕴涵、文字中蕴含 • 提示能力： ICL • 思考能力： CoT ReACT ， Agent O1 的最新进展（ GPT-1 时刻）：表现是慢思考；本质是合成数 据 有些是产品能力，不是模型本身的能力： RAG Function Call 1. 语言能力： 一本正经地说话，语言顺畅， AI 教育的思考 • 03 ：我们的 AI 教育实践 VUCA 时代， AI 技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 本报告来源于三个皮匠报告站（ www.sgpjbg.com） , 由用户 Id:529794 下载 , 文档 Id:179018, 下载日 n AI 教育是指 AI 人才的培养，也是指 AI 对教育的影 响 n 我们从三个角度来思考 AI 教育：

智慧应急在城市安全发展中的应用思考 康荣学 应急管理部国家安全科学与工程研究院副院长 2024 年 3 月 28 日 智慧城市大讲堂 02 智慧应急在城市安全中的应用路 径 01 城市安全形 势 智慧城市大讲堂 0 1 PART ONE 城市安全形势 智慧城市大讲堂 我国城市安全形势不容乐观 ，下水道淹死人、 楼房倒塌砸死人、 各类火灾烧死人的事件时有 发生 ，各地不断出现“楼歪歪”、“楼脆脆”、

典型的新技能学习曲线 摘自北京大学 AI 肖睿团队团队作品 大模型参数变化三个阶段 摘自复旦大学大数据教学团队作品 智慧涌现的关键 6 通用模型（ System 1 快思考模型） 推理模型（ System 2 慢思考模型） 模型代表 Qwen2.5-Max 、 DeepSeek-V3 、 GPT-4o QwQ-Max-Preview 、 DeepSeek-R1 、 OpenAI-o3 运算原理 • 智能开发：需求助手、编码助手、测试助手、运维助手 7 大模型的 “快思”与 “慢想” = “ 通用” + “ 推理”模型 金融机构的大模型策略 ，应结合快思考 + 慢思考两种模式的模型 ，根据场景功能点对模型能力的要求 ，发挥不同模式模型的优 势 在人工智能语境下， “ 问行合一 ”是指一种高效的人机交互理念， 它融合了深度查询与精准执行 。 其中 ，“ 问 掘数据 、寻找答案或解决问题。 互动性：提问是用户与 AI 系统进行交互的一种方式 ，通过提问， 用户可以引导 AI 提 供更符合需求的信息。 开放性：好的问题往往是开放性的 ，能够激发新的思考和发现，不局限于已有的知 识和观点。 行 实践性：“行 ”是将知识和信息转化为实际行动的过程， 它强调实践和应用。 目标导向：行动是为了实现特定的目标或解决问题 ，具有明确的方向性。

能使⽤的軟體。在台灣出⽣、成⻑，到美國取得博⼠學位後留在矽⾕ ⼯作，⼆○⼀八年返回台灣任職，⼆○⼆⼆年加入微軟，帶領團隊探索 充滿未知的AI世界。 陳宜秀 現任政治⼤學傳播學院數位內容學程專任副教授，並開設有「設 計思考與⼈⼯智慧」課程。哥倫比亞⼤學社會⼼理學博⼠，曾服務於 美國AT&T Labs（其中的⾙爾實驗室）、Avaya和Verizon Wireless等公 司，以及擔任HTC⻄雅圖設計中⼼研究總監。 ，但⼩學前的孩⼦ 是透過動⼿做摸索真實世界，感受⽣命的溫度，太早強迫⼩孩運⽤AI ⼯具，剝奪動⼿做的樂趣，可能會打壞學習的胃⼝。華梵⼤學校⻑林 從⼀甚⾄建議：「ChatGPT的確讓我們必須重新思考教育，但不必過 度憂⼼，不要被AI和關於AI的危⾔聳聽，扭曲或耽誤了孩⼦的成⻑。 在憂慮什麼能⼒不會被AI取代之前，先讓孩⼦好好活成⼀個⼈吧！」 有沒有AI，有沒有ChatGPT，孩⼦還是要先學做⼈，⼤學前先⻑ 利，感染孩⼦也當⼀個快樂使⽤者，未來就會銜接得很好。我們下⼀ 代孩⼦可能會非常習慣這種⼯具，任何事情都不必親⾃動⼿，只要命 令電腦處理就好。 電腦說⼈話的時代，八⼗分才算及格 這種⽣成型AI⼯具對未來最重要的改變是，讓我們重新思考： 「深度跟廣度學習哪個比較重要？」如果把能⼒分成零到⼀、⼀到 ⼗、⼗到⼀百的概念，就形成⼀個⾦字塔。過去，也許⾦字塔頂端⼀ ○％的⼈，需要非常深度的學習，才能掌握某個專業（比如說畫畫或 寫

第8页 到底谁是DeepSeek？公司、产品、模型 公司、模型、产品 n 引起中美AI行业内部关注的是：模型 n 引起美国关注的是：模型和公司 n 春节前后在中国出圈的是：产品 n 思考过程展示 n 中文好有情商 n 容易获得，使用简单 n 联网和来源引用 n 速度快 n 免费 产品优势（用户可感受到） 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第9页 学竞赛、编程问题和科学研究；在 思路清晰度要求高的场景具有明显优势，比如采访大纲、方案 用户交互体验 提供流畅的实时对话体验，支持多种输入模态；用户界面友好，适合 大众使用。 可展示部分链式思考过程，便于用户理解推理过程；界面和使用体验具有较高的定制性， 但整体交互节奏较慢。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第29页 Ø 推理密集型任务 • 编程任务中的代码生成、算法设计， •1.5：判别模型：人类只提供数据，端到端学习（模型自己抽取特征，自己学习模型参数） •2.0：生成模型：训练阶段+推理阶段；压缩+生成（幻觉） •2.5：推理模型：训练阶段强化学习；推理阶段慢思考 n IT应用与AI应用的关键差异： •在互联网时代，用户使用系统的成本很低，边际成本接近于零。 •在AI时代，用户使用系统的成本比较高，有大量的GPU算力需求，边际成本较高。 学习交流可加

是一款先进的通用大语言模型，具备多模态理解能力，旨在为 广泛的应用场景提供智能化支持。 DeepSeek-R1 是一个推理大语言模型，旨在提供高效的自然语言理解、任务 规划与交互能力，擅长处理复杂、需要多步思考的问题， 适合做深度推理、解决 代码问题或复杂数学问题等。 2.1 基本原理 DeepSeek 大语言模型经过大量文本数据的学习，能够理解人类的语言，并 根据问题或指令生成相应的回答。 您注册的手机号会收到一封包含验证码的信息，将验证码填入注册页面相应位 置， 完成验证后即注册成功。 在正式上手使用前，先对界面进行基本认识。界面左侧为历史对话区域， 右侧是主体部分。输入框集成了深度思考、联网搜索以及上传附件这三大实用 功能。接下来，将逐一展示这些功能的具体使用方法，方便快速熟悉和掌握。 图 3-3 基础界面 3.1.2 使用方法 （1）基本问答 “ ” 在输入框内键入想要咨询的问题或提示词，而后点击 时限制大小还可防恶意攻击、保障系统安全稳定以及确保数据完整一致。 12 图 3-6 文件问答 （3）深度思考 若输入的问题或提示词涉及逻辑思考、推理需 “ ” 求，在点击 发送 按钮 “ ” 前，选择 深度思考 功能，将更易获取准确答案。同时，还能查看完整思考 过程，方便检查思路。 图 3-7 DeepSeek-R1 推理思考 13 （4）联网搜索 当你需要获取实时资讯、最新动态，如当下热点新闻、最新股价、赛事比分，

来评判有多少会受到人工智能的影响，经济学家已经有 64% 的任务暴露于人工智能的影 响之下。人工智能的飞速发展，一方面使我们好奇：究竟是怎样的技术，能够具备如此令人惊叹的文字输出和 思考能力？它们更促使我们思考：当认知辅助工具已能处理大量学术任务时，我们应如何重新定义经济学家的 角色与价值？更重要的是，如何将这些工具整合到研究全流程中，使之成为智力放大器而非简单替代品？ 幸运的是，我们有机 科学家的知识库、认知边界和表达能力。但是，大语言模型作为语言统计模型的本质，决定了它没有提出理论 问题的动机，也缺乏从现实数据中抽象出新概念并构建理论的能力。这部分讨论这为社会科学研究中应用大 语言模型提供了思考框架，并且对更好的人机协作提出了启示。 随后本文介绍了大语言模型的技术原理。事实上，大语言模型并不神秘，它只不过是利用大量真实文本所 训练出的“下一词预测器”（Next Token Predic 间，让我们的经济管理研究从堆砌工作量与嫁接高级方法的竞争中解放出来，更加关注思想本身的创新性和 深度。 2 人工智能时代的社会科学家 在进入对于生成式人工智能原理和应用的具体讨论之前，我们首先要思考一个元问题：在人工智能时代 成为一名社会科学家意味着什么？在计算机普及之前的年代，计算员（Computer）曾经是一个重要、受尊敬， 甚至需要较高教育水平的职业，而如今他们早已被电子计算机完全取代。人工智能时代的社会科学家与计算

、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过 Assistants API，将第4代人工智能模型引入服务流程。其在自然语言处理领域具有强大的能 表 面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 三 洞察问题，探寻本源 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准 地解决问题。 遇到初始问题 遇到初始问题 解决问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因

—— 为每位师生留下学校专属记忆 【我们如何思考解决？】 •纵向时间维度，形成周报、月报， 让学生定期关注自己。 •横向对应范围学生数据维度对比。 •数据的主动与被动。 1. 偏静态查看 2. 缺少移动端 师生画像方案存在问题 The Teachers And Students Portrait 3. 数据隐私性问题 【我们如何思考解决？】 •学生以移动端为主，兼容微信企业 号、微信服务号以及学校 号、微信服务号以及学校 APP 。 •面向学生的交付更多是以学生为中 心，简单易用。 【我们如何思考解决？】 •趣玩数据，拿捏好数据边界，屏蔽 个人隐私风险。 •公共数据授权的灵活性，以便针对 模型所有发布的数据服务，可以随时 开启使用。 校园印记 - 学生版 校园印记 - 学生版 校园印记 - 教师版 模型 02. 教学质量改 进 —— 以常态化数据驱动的教诊改模型 让每年全校及学院招生情况分析报告输出更加简单 【我们如何思考解决？】 •简单便捷，只要上传基于高招网导 出的 Excel ，即自动产生当前招生数 据报告。 •统计准确高，避免人为错误。 1. 人工处理，工作量大 2. 缺少数据融合交叉 学校招生数据服务 School Enrollment Data Service 3. 历史招生数据 【我们如何思考解决？】 第一步还是先利用好部门现有数据，