首先,
什么是大语言模型（LLM）？
通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。GPT、LLaMA、Mistral、BERT等都是LLM，LLM是对训练文本信息的压缩，同时拥有了泛化能力，不同于数据库和搜索引擎，LLM能创造性地生成历史上没有出现过的文本内容。
那么,
大语言模型（LLM）可以做什么？
• 写作：写邮件、计划书、宣传文案、简单的故事等。
• 润色：提供大纲或已有文本，由LLM来扩写、改写。
• 总结：提供会议记录、文章，由LLM自动总结要点和待办。
• 翻译：多语言翻译、白话文和文言文翻译，结合特定prompt进行多轮翻译可以实现惊艳的结果。
• 数据分析：从报告中提取数据、分析数据，做成可视化图表。
• 编程：Github Copilot，自动生成代码。
• 提取结构化信息：从用户的自然语言中，提取出结构化的信息，方便传给程序做自动化处理。
• 智能助手：利用Agent实现工作流
• 智能客服：基于RAG实现智能客服
• 润色：提供大纲或已有文本，由LLM来扩写、改写。
• 总结：提供会议记录、文章，由LLM自动总结要点和待办。
• 翻译：多语言翻译、白话文和文言文翻译，结合特定prompt进行多轮翻译可以实现惊艳的结果。
• 数据分析：从报告中提取数据、分析数据，做成可视化图表。
• 编程：Github Copilot，自动生成代码。
• 提取结构化信息：从用户的自然语言中，提取出结构化的信息，方便传给程序做自动化处理。
• 智能助手：利用Agent实现工作流
• 智能客服：基于RAG实现智能客服
课程分段
小学阶段
通过智能故事讲述应用和趣味学习卡片的制作，引导学生初步接触人工智能大模型技术，培养基础编程与创意设计能力。培训重点包括大模型基础认知、图形化界面设计及交互功能实现。学生将利用大模型平台设计故事界面或知识卡片，调用AI生成内容，结合图片展示，激发科技兴趣与动手能力。
初中阶段
以开发智能应用为核心，通过AI平台实现工作流的构建与后端数据的调取，探索大模型在跨学科场景中的应用，提升逻辑思维与实践能力。培训重点包括大模型调用与集成、API接口使用、智能应用界面设计及多学科知识融合。学生将通过AI平台设计并实现智能应用，如科普互动游戏、创意设计工具等，调用大模型生成内容并整合多学科知识，培养跨学科协作与问题解决能力。
高中阶段
聚焦于基于大模型的智能体开发，通过AI平台实现复杂工作流的构建与后端数据的深度调取，深入理解AI技术原理，培养复杂系统构建能力。培训重点涵盖智能体架构设计、大模型深度集成、API接口调用及技术文档撰写。学生将通过AI平台开发能够解决复杂任务的智能体或内容生成工具，掌握模型调优、代码实现与系统集成，提升技术创新与工程实践能力。