AI课堂生成网站丨OPENMAIC丨清华团队开源项目

AI课堂生成网站丨OPENMAIC丨清华团队开源项目

OpenMAIC(谐音“My课”)是一个AI教学平台,它能为你生成一个专属的7x24小时AI教室。在这个教室里,你是唯一的真人学生,而老师、助教和同学都由AI智能体扮演。

  • AI老师:负责主讲课程,可以在虚拟白板上实时书写、画图,并进行语音讲解。
  • AI助教与同学:会与你实时互动,他们可以提问、发起讨论,模拟真实课堂的临场感。

你只需要输入一个课程主题(如“什么是摩擦力”)或上传一份文档,系统就能自动生成包含幻灯片、随堂测验、互动模拟和项目式学习活动的完整课程。

🎓 主要特点

  • 极速课程构建:只需输入关键词或上传文档,AI即可在约30分钟内自动生成一套结构完整的教学包,成本极低。
  • 拟真多角色课堂:通过多智能体协同,模拟出教师、助教和不同性格的同学,他们可以说话、在白板上绘画,并与你进行实时讨论,显著增强学习的参与感。
  • 跨应用轻量调用:通过内置的OpenClaw集成,用户可以直接在飞书、Slack等主流协作工具中,通过简单的指令触发课程生成。
  • 全格式灵活交付:生成的课件支持导出为可编辑的PPT文件或打包为独立的HTML文件,方便二次编辑和使用。

OpenMAIC提供了非常友好的入门方式:

  1. 在线体验:直接访问其官方网站,无需任何技术背景即可生成和体验课程。
  2. 本地部署:对于有技术能力的学校或开发者,项目已在GitHub上完全开源,支持接入通义千问、智谱GLM等国内主流大模型。

使用体验:

网站限制上传50M的,上传了一个45M的,等了15分钟都没有生成我想要的课堂,于是换了一个小的9M的PDF,也等了15分钟。

生成课堂需要时间,需要耐心等待。我上传了8.6M的PDF,等待了15分钟生成。

比起让千问豆包生成文字课堂,这个的优势在于界面清晰,有朗读和PPT视频讲解。另外,可以收藏到个人账号里,下一次登录就可以继续。

网页版的用起来不是很顺畅。使用体验一般。15分钟生成了第一页PPT,等他生成第二页估计还得15分钟,速度太慢了。给老师备课不错,真拿来给学生学习,似乎还不成熟,可能需要等她慢慢生成,但我没有耐心,直接丢给AI都已经总结完了。

还不错吧。

我一般想学习某一文档,直接把PDF丢给各家AI,千问DS等,让他生成提示词,我再用它给我的提示词丢给AI,让他教我本书的内容。

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OpenClaw 完整部署指南:安装 + 三大 Coding Plan 配置 + CC Switch + 飞书机器人

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OpenClaw 完整部署指南:安装 + 三大 Coding Plan 配置 + CC Switch + 飞书机器人 * 📋 文章目录结构 * 1.3 一键安装 OpenClaw(推荐) * 1.4 通过 npm 手动安装 * 1.5 运行 Onboard 向导 * 1.6 验证安装 * 步骤二:配置 Coding Plan 模型 * 🅰️ 选项 A:阿里百炼 Coding Plan * A.1 订阅与获取凭证 * A.2 在 OpenClaw 中配置 * A.3 可用模型列表

论文阅读:Attention is all you need

Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. Advances in neural information processing systems, 2017, 30. 引言 文章首先引入循环模型存在一个根本性的计算瓶颈,即循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行计算,在计算时刻t,模型会根据前一时刻的隐藏状态ht-1和当前位置的输入生成新的隐藏状态ht,这种固有的顺序性导致无法在训练样本内部进行并行化计算,当序列长度增加时,由于内存限制限制了批处理(batching)的大小,这一问题变得尤为严重。 文章提出了Transformer模型架构,完全摒弃了循环和卷积,并通过完全依赖注意力机制来建立输入和输出之间的全局依赖关系,具有高度并行化和训练速度极快的特点。 模型架构 Transformer 模型摒弃了传统的循环或卷积结构,采用了基于注意力机制的编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构。其中编码器由6个相同的层堆叠而成,每层包含两个子层:一个是多头自注意力机制,另一个是简单

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