如题，虽然是外班人，但听说孙老师对这方面了解很深入，想讲我做的内容分享上来。也想听听大家关于改进的意见。
Last edited by @polony 2025-02-27T12:14:08Z
ai调用的是硅基流动的deepseekv3，r1会输出思考过程且速度较慢所以没有采用
我还在尝试怎么把这个程序上传上来…
高技术力suki
哇技术大佬
在我找到上传文件的办法前想试用的请在企微上私信我吧，搜lwb，我现在需要收集一些试用用户反馈
我一点上传文件就回退…等下试试电脑能不能上传
不確定具體情況不能瞎給建議，絕對是個好玩的項目，以高考的高利害背景，做好了還可以賺錢：）
其实我的主要目的就是想邀请一些像您这样的老师试用）
你針對用戶是學生吧？
您说这个问题之前我还真没有仔细思考过…毕竟是我的老师启发我去尝试这个东西的，想起来确实是应该以学生为主要目标用户来有一个方便学习的工具的
其實做好了師生都可以用，一步一步來吧。如果我做，大概階段可能是：
課文加AI提供便利吸引用戶。
把模型用注釋和課文和虛詞辭典和高考真題內文言文與答案做微調，這一步是最核心靈魂。v3或R1或這兩天可能的R2，甚至GPT，都做不到這點。
課文前端優化，多平台。
慢慢玩下去。
谢谢老师，有很多我之前没接触过，慢慢来吧
一边学一边趁着有时间改进一下
llms被推到前台也沒多久，絕大部分人都是在學在跟。
请教一下，您作为一个老师，您认为如果我要训练一个ai解释模型询问他一些字词字义问题，我应该让这个模型反馈给我什么内容，对我的学习最有帮助？我感觉不应该仅仅满足于快速输出这个词本身来帮我快速水作业。。。
對考試的話，
以虛詞為例，結構化輸出：
考題要的是意義和用法，那當然就輸出這兩個作為標準答案。詳解內掛出課本內最相關例句，願意看全部課本例句的，也給。
關鍵是：結構化+真題滿分要求。
好消息是，此刻的模型，都支持結構化輸出了。
對學習的話，僅以詞句粗想的話，可以拿辭源做底本，補充當年辭源編者想都不敢想的歷代相關句。
