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别等AGI了:AI真正的瓶颈和机会,在落地 很多人在等AGI降临好彻底“躺平”,但我认为这是目前对 AI 最大的认知误区。这期视频我想跟你分享一个非共识的观察:AI 的潜力目前只发挥了 1%,而剩下的 99% 并不在于模型变强,而在于“生态修路”。 我会通过“汽车取代马车花了 70 年”的底层逻辑,帮你拆解: 认知修正:为什么“等 AGI 来了再努力”是一个技术幻觉? 核心机遇:为什么像 Manus 这样处理“脏活累活”的公司反而最值钱? 行动指南:作为个体,如何通过 Frictionless(无摩擦)、Contextual(上下文)和 Proactive(主动性)三大支柱,把 AI 变成你的生产力红利? 如果你对市面上浅薄的 AI 预测感到厌倦,希望通过看透技术本质来实现人生跃迁,这期视频会给你一套可迁移的行动框架。 00:00 最大误区:等 AGI/ASI 来了就能躺平 01:23 70 年类比:汽车为何花了 70 年取代马车 03:20 类比到 AI:Transformer 是“引擎”,ChatGPT 是“第一辆车” 06:39 真正瓶颈:生态三件套(Infrastructure / Pipeline / 习惯) 08:35 AI 为何被困在聊天框:智能够了,但落地缺“系统” 11:35 Manus 案例:把 1% 推到 2% 的“脏活累活”有多值钱 14:25 落地怎么做:降摩擦 / 上下文 / 更主动(用内容生产流程举例) 16:04 个人机会:从解决一个需求,到升职、到副业/项目 18:41 总结:别等银弹,机会在把 AI 变成可用的生态 #ai新星计划
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很多老师都会有一个真实的困惑:我明明一直在提问,也一直在跟学生互动,可为什么学生的回答,永远停在表层?其实问题往往不在“有没有互动”, 而在于——互动有没有形成一个“有效闭环”。 我们来看这张图。 它展示的是一个非常经典、但经常被老师忽略的模型——课堂中的“提问—回应—反馈”互动循环。 🔥最上面,是教师的发起阶段,叫 Initiation。 这里有两种非常关键的教师行为。 第一类叫 Draw out,也就是 Elicit、Probe、Extend ——引出来、追问下去、再往深处延伸。 老师不是急着给答案,而是不断把学生脑子里的想法“拉出来”。 第二类叫 Cue and Provoke,也就是 Clarify、Prompt、Challenge ——澄清、提示、挑战。 当学生的理解模糊、不完整、甚至有偏差时, 老师通过线索和挑战,推动学生重新思考。 🔥接下来进入中间这一块,非常关键——Evaluate。注意,这里的“Evaluate”不是打分、不是评价对错,而是在做一件事:判断学生现在到底理解到哪一步了。很多课堂之所以卡住,就是因为老师没有“诊断”,直接进入下一轮教学。 当学生给出回应,也就是图中两侧的 Students’ Responses,他们的回答会在不断的追问和澄清中被修正、被重组。 🔥最后,来到整个模型中最容易被忽视、但最关键的一步——Reinforce。Reinforce 包括三件事:Affirm 肯定学生,Restate 用更规范的语言帮学生重述,Consolidate 把零散的想法整合成清晰的理解。这一步,决定了学生是“说过就算了”,还是真正学会了怎么说、怎么想。所以你会发现,高质量的课堂互动,并不是问得多,而是每一次回应,都被接住、被加工、被强化。 #英语教师考编[话题]# #英语教师成长[话题]# #英语教师培训[话题]# #英语教师必备[话题]# #英语教师备课[话题]#
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