第 9 卷

场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办

1.课堂当下（隐蔽求助）2. 课间5分钟（深度追问）

步到第三步如何展开？”）

“为什么对y³求导会得到3y²·dy/dx而不是3y²？”

Ø 输入精准问题：

Ø 让AI用类比解释：

“隐函数求导例题：从方程x² + xy + y³ = 0推导 “请用‘水管流速’比喻说明隐函数求导中dy/dx的意 dy/dx，请展示完整的链式法则展开步骤，特别是分母义。”

3y²的来源。”

Ø 生成记忆口诀：

Ø 秒速获取步骤解析：

“把隐函数求导步骤编成顺口溜，包含‘遇y先写立即对照补全笔记，跟上老师进度。dy/dx’等关键词。”

场景2：文科生快速上手编程

AI幻觉问题抽取：多数据集问题加载

要生成10万个存在真实答案的问题，并且基于2020年之前的数据，可以使用现有的公开问答数据集（如S Q u A D、

Natural Questions等）来生成问题。可以从多个数据集中组合问题，以达到10万个的问题数量。

这些数据集包含大量的问答对，例如使用d a t a s e t s库（Hugging Face的datasets库）来加载SQuAD数据集

（Stanford Question Answering Dataset），这个数据集是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数

据是2020年之前的。

加载数据集：使用datasets库加载SQuAD数据集，这个数据集包含了大量基于2020年之前数据生成的问答对。

提取问题：从数据集中提取问题，并使用set去重。

检查问题数量：确保提取的问题数量至少为10万个。

场景3：多智能体在线社区模拟

探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别

是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食

品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具有科学共识的话题。

实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。

实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的影响。实验三引入10%代理发布的偏误信息，观察

其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。