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0▎陶哲轩力荐，哈佛反向学习法火了：教会AI就是教会自己 ✦LINK
(AI 与复杂事物):观点/信息"复杂事物可由 AI 代理间的简单交互产生。‘真复杂事情可以从 AI 代理间的简单交互中产生’"
(AI 探索领域):观点/信息"探索 AI 代理间的交互及其对模拟现实世界系统的作用和对未来的意义。‘探索那些交互，它们如何被用于模拟现实世界系统以及这一切对未来意味着什么’"
(AI 应用举例):观点/信息"AI 可帮助简化复杂法律流程、优化整个供应链。‘自主代理可以实际帮助简化那些复杂的法律流程’‘优化整个供应链’"
(AI 发展趋势):观点/信息"从辅助到主导，如优化工作流程和实时应对变化条件，哈佛有教授在课堂上进行疯狂尝试。‘从 AI 仅仅帮助我们到 AI 实际主导局面，优化工作流程和实时应对变化条件’‘哈佛有教授在课堂上进行疯狂尝试’"
(AI 与学生项目):AI 在与学生的互动中促进深度学习，教授将学生分为三组进行项目，第一组进行提示工程，分析本学期使用的提示词以找出对特定数学概念教学最有效的指令，类似为与 AI 交流制作终极小抄。第二组构建包含大量数学问题和解决方案的数据集以训练和测试 AI，问题需匹配课程结构和难度。第三组利用第一组的最佳提示和第二组的数据集创建让 AI 参加期末考试的系统，类似打造迷你 AI 教育平台。
(AI 考试结果):AI 在考试中表现出巨大潜力，最佳方案在学生制定的评分标准下得分为 17/25，这表明 AI 从零基础学习掌握了足够复杂的概念，能通过研究生水平数学考试，也印证了教授的观点，即此方法促使学生以全新方式接触材料，不能仅记忆公式，而要深度理解逻辑向机器解释，AI 如镜子反映学生的理解程度。
(项目意义):此项目赋予学生现实世界技能如提示工程、数据分析、系统开发，在学习基础数学概念的同时掌握未来工作所需的热门技能，让人思考是否可作为其他复杂学科的教学模式，在这个案例中 AI 是增强人类学习的工具，使其更具吸引力和有效性，成为教育的绝佳伙伴，教授似乎处于这一运动的前沿。
(烹饪与科技的融合):烹饪看似简单，实则蕴含复杂分子变化，如今烹饪与科学等不同领域界限模糊，带来很酷的突破。如将自主代理与教授方法结合，创造像现实世界系统一样动态响应的 AI 学习环境，如能根据学生实时互动调整教学风格的 AI 导师，个性化学习体验，这体现了“少即是多”概念，从简单互动到复杂微妙结果，对教育未来有巨大潜力。
(AI 与学习):AI 可将学习提升到全新水平，这个问题值得思考，可能引发教学与学习方式的变革。
