模型的可解释性，指的是 **“人类能够理解模型决策过程和结果原因的程度”** —— 简单说，就是模型能 “告诉” 我们：它为什么把某篇作文判为高分？为什么预测某个学生的编程成绩会优秀？为什么识别一张图片为 “猫”？入门级可解释性不需要复杂的数学和算法，核心是通过 “特征重要性、部分依赖图、局部解释”，让模型的决策逻辑从 “看不见” 变成 “看得懂”。对学习者而言，这不仅是一项实用技能（调试模型、验

独立身份：有专属设定（如 “农夫张三，30 岁，擅长种植，性格憨厚”“铁匠李四，45 岁，手艺精湛，脾气急躁”）；记忆系统：能记住与其他村民的互动、自身经历（如 “昨天和张三交换了粮食”“今天打造了一把斧头”）；决策能力：基于身份、记忆和村庄规则，自主决定行为（如 “粮食不够，去和李四交换”“斧头坏了，先修理工具”）。通俗类比：这就像搭建一个 “AI 版模拟人生”，但村民的行为不是预设脚本，而是由

人做的事：定义批改标准（如 “语法错误扣分、逻辑错误重点讲解”）、抽查个性化作业；AI 做的事：用自定义 Streamlit 工具自动批改基础作业（语法错误标注、基础得分）、生成共性错题解析；协同动作：AI 输出批改结果，人聚焦个性化错题反馈和共性问题讲解，节省 80% 批改时间。

清晰定义应用的核心功能、目标用户、技术架构，为开发落地打基础，避免盲目开发。

识别需求缺口：判断 “这个问题是否需要外部工具”（如 “2025 年高考报名时间” 需要联网搜索，“1234×5678” 需要计算器）；选择合适工具：匹配需求与工具功能（如实时信息→搜索引擎，复杂计算→计算器，代码执行→编程环境）；整合工具结果：调用工具获取答案后，将结果融入自身输出，形成完整解决方案。通俗类比：这就像学生做题时，遇到生字查字典、遇到复杂运算用计算器、遇到陌生知识点查参考书 ——A

训练自己的进阶之路，本质是从 “使用 AI” 到 “融入 AI”—— 你不再是孤立的决策者，而是和 AI 形成 “人定义逻辑、AI 执行细节” 的协同体。提示词的进阶不是 “更长”，而是 “更精准”—— 用三层次结构 + 示例，让 AI 懂你的逻辑；任务拆解的进阶不是 “更细”，而是 “更闭环”—— 用 MECE 原则 + 结构化输出，让 AI 高效执行；场景适配的进阶不是 “更频繁提示”，而是

AI 的作文比赛” 不是单纯让 AI 生成作文，而是以 “作文创作” 为场景，聚焦三大核心能力。通过让 AI 围绕指定主题生成高质量作文，再通过人工优化提示词、对比不同模型效果、建立评估标准，最终理解 “如何让 AI 精准匹配创作需求”，同时深化对生成式 AI 逻辑的理解 —— 这既是对提示词设计能力的训练，也是对 AI 生成内容质量把控能力的提升。

AI 擅长处理 “有明确规则、可重复、需大量计算” 的任务（如生成文本、代码、图像），但缺乏 “定义需求、判断价值、把控方向” 的能力；明确目标：知道 “我要解决什么问题”（如 “为高中编程课设计一节 Python 基础教案”）；拆解需求：把模糊目标拆成 AI 能理解的具体任务（如 “先搭教案框架→写知识点讲解→设计实操案例→出课后作业”）；验证优化：判断 AI 输出的好坏，提出修改方向（如 “这

生成式 AI 的真正突破，不在于能生成文本、图像等内容，而在于完成了从「被动工具」到「主动工具人」的跨越。所谓「工具」，是需要人精准指令、一步一操作的辅助载体（如计算器、传统翻译软件）；而「工具人」，则具备理解需求、自主规划、创造性解决问题的能力 —— 它能听懂模糊指令、主动补全信息缺口、适配不同场景，甚至成为你身边的 “专属助手”。这一进化不仅改变了 AI 的使用方式，更重构了人与技术的协作关系

在生成式 AI 普及的今天，我们每天接触的文本、图像、语音可能来自人类创作，也可能是 AI 生成（如 ChatGPT 写的文章、Stable Diffusion 画的图片）。这份作业聚焦 “AI 生成内容鉴别”，核心目标是让大家理解 AI 生成内容的底层特征，掌握从 “感官判断” 到 “技术验证” 的完整鉴别方法，既能避免被虚假内容误导，也能深入理解生成式 AI 的工作局限。