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您的AI学习伙伴，简单易用

欢迎来到您的家庭友好型AI聊天平台。在安全、支持性的环境中获得作业、研究和学习方面的帮助。

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快速入门指南

1

开始聊天

点击"新建聊天"开始与您的AI学习伙伴对话。

2

提出问题

从您的作业问题、研究主题或需要帮助的概念开始。

3

保存和分享

保存重要对话并与家庭成员分享学习笔记。

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如何选择您的AI模型

🎯 分步指南

1.
点击模型按钮：在聊天界面左上角寻找下拉按钮 - 它通常显示您当前选择的模型名称。
2.
浏览可用模型：您将看到不同AI模型的列表，每个都有自己的优势和能力。
3.
选择免费模型：寻找标记为"免费"或没有费用指示的模型。这些非常适合刚开始使用的学生和家庭。
4.
选择您的模型：点击您选择的模型进行切换。您的新聊天现在将使用此模型。

截图：模型选择下拉界面

💡 智能模型选择技巧

⚡ 速度与质量

更快的模型响应更快，但可能不够详细。

• 快速问题使用快速模型
• 复杂问题选择较慢的模型
• 根据需求切换模型

🎯 特定任务选择

不同的模型擅长不同类型的任务。

• GPT模型：创意写作、通用知识
• Claude模型：分析、详细解释
• Gemini模型：事实核查、研究

💰 成本意识

免费模型非常适合学生和日常使用。

• 从免费模型开始
• 检查是否需要高级功能
• 大多数作业帮助使用免费模型效果很好

核心功能

网络搜索集成

访问最新信息和当前研究，用实时数据补充您的AI对话。

• 获取当前事实和最新发展
• 访问研究项目的可靠来源
• 将AI见解与经过验证的信息相结合

会话管理

组织您的学习会话并跟踪不同的科目和主题。

• 为不同科目创建单独的聊天
• 使用描述性标题便于参考
• 归档已完成的作业

导出和分享

保存您的对话并与家庭成员或学习小组分享学习材料。

• 将对话导出为PDF或文本
• 与父母或导师分享学习笔记
• 从聊天历史创建学习指南

语音输入

使用语音命令与您的AI学习伙伴自然互动。

• 练习语言学习的发音
• 口述长问题或论文
• 在做笔记时免提学习

工件：即时生成React、HTML和图表

使用AI驱动的生成UI功能创建交互式React组件、HTML代码和Mermaid图表。

• 即时原型设计：使用生成式AI生成网站和UI
• 交互式学习：为教育项目创建动态、响应式布局
• 可视化图表：使用Mermaid图表进行复杂想法可视化
• 灵活集成：使用您设置的任何AI模型
• 迭代设计：快速改进和完善生成的输出

MCP集成

通过模型上下文协议连接到外部工具和服务，增强功能。

• Fetch服务器：检索网络内容并将其转换为markdown进行研究
• Context7：访问库和框架的最新文档
• 访问专门的数据库和API
• 与教育平台和工具集成
• 使用自定义功能扩展AI能力

理解AI和LLM

人工智能（AI）就像赋予计算机学习和做决定的能力，类似于人类从经验中学习的方式。AI系统不是遵循一套简单的指令，而是可以识别信息中的模式，并使用这些模式来帮助解决问题或回答问题。

将AI想象成一个非常先进的模式识别系统。就像您在听到几个音符后就能识别出您最喜欢的歌曲一样，AI可以识别文本、图像或数据中的模式，以提供有用的响应。

日常生活中的例子：

• 语音助手：Siri或Alexa识别您的声音并理解您的要求
• 推荐：Netflix根据您之前观看的内容推荐您可能喜欢的电影
• 地图：GPS通过学习交通模式找到最佳路线
• 照片：您的手机通过识别面部自动整理图片

与您的学习伙伴的联系：您的AI学习伙伴使用这些相同的模式识别能力来帮助完成作业和学习。它从数百万本书籍、文章和教育材料中学习，以识别如何解释概念并帮助不同的科目。

大型语言模型（LLM）是一种特殊类型的AI，专门专注于理解和生成文本。可以将它们想象成已经阅读了数百万本书籍、文章和网站，并学习了语言如何运作的模式。

为什么叫"大型语言模型"？

大型：它们在大量文本上进行训练（就像拥有数百万本书的图书馆），并拥有数十亿个参数（就像有数十亿个微小的决策者一起工作）

语言：它们处理单词、句子和文本

模型：它们创建语言如何运作的数学表示

简单类比：

想象您有一个学习伙伴，他已经阅读了世界上每一本教科书、百科全书和教育网站，并且可以记住通常如何解释信息的模式。这类似于LLM的工作方式 - 它使用所有文本中的模式来帮助生成有用的响应。

它们如何学习：

阅读大量文本
学习哪些词通常跟在其他词后面
理解概念通常如何被解释
练习预测句子中接下来会出现什么

🧠 重要真相：AI实际上不会"思考"

这是要理解的最重要的事情之一：AI不会像人类那样思考、推理或理解事物。即使它看起来很聪明，AI实际上是在做一些更像是非常高级的模式匹配的事情。

👤 人类推理：

• 我们可以真正理解概念
• 我们可以创造性地思考新情况
• 我们可以根据新证据改变想法
• 我们有意识和觉知

🤖 AI模式匹配：

• 从训练数据中识别模式
• 基于模式预测可能的响应
• 生成统计上符合模式的文本
• 没有意识、觉知或真正的理解

💡 一个有用的类比：

将AI想象成一个非常复杂的自动完成系统：当您输入"法国的首都是..."时，您的手机可能会建议"巴黎" - 不是因为您的手机了解地理，而是因为它已经看到这种模式数百万次。AI的工作方式类似，但在更复杂的规模上处理整个对话。

🎯 为什么这很重要：

理解这一点可以帮助您不期望AI是完美的或真正"理解"一切，知道AI响应基于模式（而不是真正的知识），记住要仔细检查重要信息，并将AI用作有用的工具，而不是权威。

✅ AI擅长什么：

模式识别：在不同信息片段之间找到相似之处

文本生成：用清晰、易懂的语言编写解释

遵循指令：理解您的要求并提供有用的响应

处理信息：快速处理大量信息

❌ AI不能做什么：

真正理解：AI不像人类那样真正"理解"概念

独立思考：不能提出真正原创的想法

完美准确：有时会犯错误或"幻觉"信息

从对话中学习：在不同的聊天会话之间不能记住您

⚠️ 为什么AI会犯错误：

• 模式混淆：可能混淆训练中的相似模式
• 缺少信息：可能不知道最近的事件
• 过度自信的预测：可能将不确定的信息呈现为绝对真实
• 上下文误解：可能误解您真正要问的内容

🎯 底线：

AI是学习和获得帮助的极其强大的工具，但重要的是始终仔细检查重要信息，使用您自己的判断和批判性思维，记住AI是一个帮手（不是人类理解的替代品），并在需要验证重要内容时询问老师、父母或其他可信来源。

🤖 不同类型的AI模型

并非所有AI模型都相同！不同的模型设计用于不同类型的任务，了解这些差异可以帮助您为您的需求选择合适的模型。

⚡ 非推理模型（快速高效）：

这些模型专注于模式识别和基于训练数据的快速响应。

最适合：快速答案、简单解释、基本语法帮助

速度：非常快速的响应（通常在5秒内）

例子：GPT-4.1、GPT-4o、gemini-2.5-flash

🧠 推理模型（深入思考）：

这些模型可以逐步思考问题，分析复杂情况，并处理多步骤逻辑。

最适合：复杂数学问题、详细分析、批判性思维任务

速度：较慢的响应（复杂问题可能需要30秒以上）

例子：o3、Claude Sonnet 4、Claude Opus 4、Deepseek R1

🎯 何时使用每种类型

⚡ 使用非推理模型当：

• 您需要快速回答简单问题
• 询问基本定义或解释
• 获得语法或拼写帮助
• 生成创意写作想法
• 头脑风暴或获得灵感
• 简单的对话练习

🧠 使用推理模型当：

• 解决复杂的数学或科学问题
• 分析文学或历史事件
• 处理逻辑谜题
• 规划多步骤项目
• 批判性思维作业
• 调试代码或技术问题

⏰ 速度与深度的权衡

了解速度和深度之间的权衡有助于您为您的情况选择合适的模型。

🏃 快速模型（非推理）：

• 在几秒钟内响应
• 非常适合快速作业帮助
• 当您需要即时反馈时完美
• 适合多个快速问题

🐢 慢速模型（推理）：

• 花时间"思考"问题
• 逐步展示他们的工作
• 更好地发现自己的错误
• 对于复杂问题值得等待

💡 智能模型选择技巧：

• 快速开始：首先尝试非推理模型以获得快速答案
• 深入探讨：对于复杂问题切换到推理模型
• 时间管理：当您赶时间时使用快速模型
• 质量检查：
🔢 理解令牌

令牌就像AI用来理解和生成文本的"单词"。将它们视为AI处理的文本片段 - 它们可以是整个单词、单词的一部分，甚至是标点符号。

📝 输入令牌（上下文）：

这些是来自您的对话历史和当前问题的令牌，AI读取它们以理解您的要求。

例子："帮我做数学作业" = 大约6个令牌

💬 输出令牌：

这些是AI在给您写回复时生成的令牌。

例子：一段回复 = 大约100-200个令牌

🧠 上下文窗口：

AI在您的对话中一次可以"记住"的令牌总数（输入+输出）。当您达到此限制时，AI可能会"忘记"您聊天的早期部分。
🌡️ 温度设置

温度控制AI的响应有多"创造性"或"可预测"。就像调整AI的个性！
❄️ 低温度（0.1-0.3）：

• 更可预测和一致的响应

• 更适合事实问题和数学问题

• 创造性较低但更可靠

• 适合作业帮助和学习

🔥 高温度（0.7-1.0）：

• 更有创造性和多样化的响应

• 更适合头脑风暴和创意写作

• 更出人意料但可能不太准确

• 适合故事创意和创意项目
💡 为什么这对学生很重要：
- • 数学/科学：较低的温度提供更一致、准确的答案
- • 创意写作：较高的温度有助于产生更有趣的想法
- • 令牌限制：如果AI"忘记"了早期的对话，请尝试开始新的聊天
- • 长回复：如果您需要详细的解释，请分部分询问

🛠️ 什么是AI工具？

AI工具为您的聊天伙伴提供了超越文本对话的额外能力。将它们视为让AI以更强大的方式帮助您的"超能力"。

🎯 为什么工具很重要：

AI不是仅仅猜测或使用旧信息，而是可以使用工具查找当前事实、搜索网络、访问最新文档，并执行实际操作，为您提供更好、更准确的帮助。

🌐 学生常用的AI工具

🔍 网络搜索：

AI可以搜索互联网获取当前信息、最新新闻和最新事实。

例子："2025年气候变化的最新研究是什么？"

📚 文档访问：

AI可以访问编程语言、库和框架的当前文档。

例子：获取最新的Python教程或JavaScript文档

📊 计算器和数据工具：

AI可以执行精确计算、处理数据并创建可视化。

例子：逐步解决复杂数学问题并获得准确答案

🔗 MCP（模型上下文协议）

MCP就像一个通用连接器，让AI与不同的应用程序和服务聊天，扩展它能为您做的事情。

🌟 MCP的作用：

• 将AI连接到外部工具和数据库
• 让AI访问专门的知识来源
• 启用实时信息收集
• 允许AI执行特定操作

📖 学生示例：

• 研究：访问学术数据库和期刊
• 编码：获取当前的库文档和示例
• 科学：查找当前的科学数据和发现
• 语言：访问最新的翻译和发音指南

⚡ 如何知道AI是否有工具

🔍 寻找这些迹象：

• AI提到"搜索"或"查找"信息
• 响应包括非常近期或当前的信息
• AI可以执行计算或访问特定数据库
• 您在界面中看到"工具"或"插件"的提及

💡 没有工具时，AI：

• 仅使用训练数据（之前学到的信息）
• 无法访问当前事件或最新信息
• 可能有过时的事实或示例
• 无法执行实时搜索或计算

🎯 为什么这对您的学习很重要：

了解您的AI是否有工具可以帮助您知道期望什么以及如何提出更好的问题。

• 有工具：询问当前信息和实时研究
• 没有工具：专注于解释、概念和一般知识
• 始终验证：从可靠来源仔细检查重要信息
• 明智使用：工具使AI更强大，但您仍需要批判性思考

学习专用技巧

开始：

从探索性问题开始，广泛了解您的主题，然后逐步缩小焦点。

示例提示：

• "气候变化的主要原因是什么，我应该为5页的论文关注哪个？"
• "帮我把主题从'第二次世界大战'缩小到适合研究论文的内容"

资源开发：

寻求关于寻找可靠的学术资源和评估可信度的指导。

示例提示：

• "研究可再生能源政策时我应该寻找什么类型的资源？"
• "我如何判断一个关于营养科学的网站是否可靠用于我的健康课论文？"

结构与论点：

获得帮助制作强有力的论文陈述、组织论点和发展令人信服的证据。

示例提示：

• "帮我把这个主题变成一个强有力的论文：'社交媒体影响青少年'"
• "我有关于回收的三个要点。我应该如何逻辑地组织它们？"
• "这个证据是否足够强大来支持我关于学校开始时间的论点？"

解决问题的方法：

始终先分享您尝试过的内容 - 这有助于AI了解您卡在哪里并提供有针对性的帮助。

示例提示：

• "我在解决2x + 5 = 13。我从两边减去5得到2x = 8，但我不确定接下来该做什么。"
• "这个文字题问的是复利。我确定了P=$1000，r=5%，但我不知道该用哪个公式。"

理解概念：

当遇到困难时，请求解释基础数学概念，而不仅仅是答案。

示例提示：

• "我不明白何时使用二次公式与因式分解。你能解释一下区别吗？"
• "为什么除以负数时不等号要翻转？你能用例子展示给我看吗？"
• "我对概率中的排列和组合之间的区别感到困惑。"

练习与掌握：

请求类似的问题来练习相同的概念，或要求替代解决方法以加深理解。

示例提示：

• "你能为我创建3个类似的问题来练习吗？"
• "我用代入法解决了这个问题。有没有不同的方法可以尝试？"
• "你能逐步引导我完成这个过程，解释每一步背后的推理吗？"

对话练习：

参与现实对话，在特定情境中建立信心和流利度。

示例提示：

• "让我们练习在西班牙餐厅点餐。你当服务员，我当顾客。"
• "我需要练习用法语问路。你能在巴黎创建一个场景吗？"
• "帮我练习用德语进行暑期实习的工作面试对话。"

语法与结构：

获得语法规则的清晰解释以及您可以立即使用的实际示例。

示例提示：

• "我对西班牙语中何时使用'ser'与'estar'感到困惑。你能用10个例子解释吗？"
• "如何在法语中使用虚拟语气？给我不同情况下的例子。"
• "我一直在德语格变上犯错误。你能为我创建一个简单的练习吗？"

写作与发音：

通过个性化反馈和指导提高您的写作技能和发音。

示例提示：

• "我用意大利语写了这段关于我家人的段落。你能检查并提出改进建议吗？"
• "如何发音这10个困难的法语单词？你能按音节分解它们吗？"
• "帮我用日语写一封正式的电子邮件感谢我的寄宿家庭。"

学习计划与组织：

创建适合您考试时间表和学习风格的结构化学习计划。

示例提示：

• "我有2周时间准备化学考试，涵盖第5-8章。你能帮我创建每日学习计划吗？"
• "我正在准备SAT，还有3个月。帮我优先安排数学、阅读和写作准备。"
• "我通过视觉和练习学习效果更好。什么学习方法最适合生物考试？"

主动测试与练习：

生成模拟您实际考试条件的练习题和测验。

示例提示：

• "为我的历史考试创建10个关于美国内战的选择题。"
• "制作一个关于光合作用的练习测验，包括简单和具有挑战性的问题。"
• "我需要微积分导数的练习题 - 你能创建5个不同难度级别的吗？"

记忆与保持技巧：

学习经过验证的记忆技巧，并为困难概念创建个性化的助记符。

示例提示：

• "帮我创建助记符来记住太阳系中行星的顺序。"
• "我记不住这15个西班牙语词汇。记忆它们的最佳方法是什么？"
• "创建一个记忆宫殿技术来帮助我记住元素周期表元素。"

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🤖 GPT模型（OpenAI）

GPT-4o mini

GPT-4o

🧠 Claude模型（Anthropic）

Claude Haiku

Claude Sonnet

💎 Gemini模型（Google）

Gemini Flash

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会话管理

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语音输入

工件：即时生成React、HTML和图表

MCP集成

理解AI和LLM

什么是人工智能（AI）？

日常生活中的例子：

理解大型语言模型（LLM）

为什么叫"大型语言模型"？

简单类比：

它们如何学习：

AI推理与模式匹配

🧠 重要真相：AI实际上不会"思考"

👤 人类推理：

🤖 AI模式匹配：

💡 一个有用的类比：

🎯 为什么这很重要：

AI能做什么和不能做什么

✅ AI擅长什么：

❌ AI不能做什么：

⚠️ 为什么AI会犯错误：

🎯 底线：

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🧠 使用推理模型当：

⏰ 速度与深度的权衡

🏃 快速模型（非推理）：

🐢 慢速模型（推理）：

💡 智能模型选择技巧：

AI参数和设置

🔢 理解令牌

📝 输入令牌（上下文）：

💬 输出令牌：

🧠 上下文窗口：

🌡️ 温度设置

❄️ 低温度（0.1-0.3）：

🔥 高温度（0.7-1.0）：

💡 为什么这对学生很重要：

AI工具和扩展

🛠️ 什么是AI工具？

🎯 为什么工具很重要：

🌐 学生常用的AI工具