3.2【实操1】文本生成

1.【案例1】以‘民族企业走向世界：抖音为例’为主题，写一份思政内容大纲。

1.1讯飞星火

以‘民族企业走向世界：抖音为例’为主题，写一份思政内容大纲。

按上面的大纲，填充为一份2000字左右的讲稿。

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1.2chatgpt

prompt：

以‘民族企业走向世界：抖音为例’为主题，写一份思政内容大纲，输出markdown格式。
按上面的大纲，填充为一份2000字左右的讲稿。

6.5 民族企业走向世界-以抖音为例
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（开头）大家好!今天我将跟大家分享一下民族企业走向世界的数字媒体技术,并以抖音为例进行讲述,希望能给大家带来一些启示和思考。
抖音作为一款典型的民族企业产品,自2016年推出以来,已经迅速发展成为全球最受欢迎的短视频平台之一。在短短几年时间里,抖音的注册用户数已超过10亿,成为全球影响力最大的短视频平台。抖音的成功离不开移动互联网和数字媒体技术的广泛应用,这使得抖音能够通过手机应用程序实现短视频的录制、编辑和分享。抖音的父公司字节跳动凭借着强大的技术实力和优秀的产品设计,使抖音迅速在国内外市场站稳脚跟,并发挥出强大的国际影响力。
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抖音还拥有极其重要的核心技术,如推荐算法、人工智能技术以及用户体验优化等。这些技术的应用使得抖音能够为用户提供个性化的内容推荐,极大地满足了用户的需求。在国际化进程中,抖音不仅在海外市场取得了显著的成果,还积极参与技术输出与交流,与Facebook、Twitter等国际企业进行合作与竞争,为全球用户提供优质服务。
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在全球化时代，企业的社会责任已经越来越受到人们的关注。作为一家中国企业，抖音一直秉持着“让世界更美好”的价值观，通过积极的社会责任行动，为社会做出了贡献。接下来，我们将从几个方面来探讨民族企业的社会责任。
首先，抖音的社会责任体现。作为一款基于短视频分享的社交应用，抖音一直将内容监管和社会责任作为重要的工作之一。抖音通过对用户上传的内容进行审核和监管，保证内容的规范性和合法性。
其次，抖音还积极参与各种公益事业。例如，在中国的扶贫事业中，抖音积极参与贫困地区的扶贫工作，通过向贫困地区捐款和提供就业机会，为贫困地区的发展做出了贡献。此外，抖音还在其他公益领域积极参与，如环保、教育等，为社会做出了积极贡献。
最后，抖音推出了青少年模式，以保护未成年人的健康成长。在青少年模式下，抖音将对青少年的内容进行审核和过滤，避免不良内容对青少年的负面影响。这一行动得到了社会各界的高度评价，体现了抖音作为一家民族企业的社会责任。
总之，民族企业的社会责任不仅包括对本土社会的责任，还包括对全球社会的责任。抖音作为一家民族企业，始终将社会责任作为重要的工作之一，通过公益事业、内容监管、青少年模式等方式，为社会做出了贡献。
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抖音通过短视频平台和数字技术手段,有效地传播了中华优秀传统文化和现代文化,提升了民族文化的国际影响力。在全球市场的竞争与合作中,抖音以民族企业的姿态,为我们树立了一个典范,展示了民族企业的魅力和实力。这对于实现民族复兴梦想具有重要的意义。
下面,我们来谈谈抖音的发展与民族复兴梦想的结合。
首先，抖音助力民族文化传播与国际影响力提升。作为一家中国企业，抖音一直将传播中国文化视为重要使命。通过将中国传统文化元素融入到产品中，如春节红包、国庆特别节目等，抖音成功地将中国文化传播到全球，并为中国的国际影响力提升做出了贡献。同时，抖音还通过推出一系列的中国文化主题活动，如中国节日、中国美食、中国风等，进一步推广中国文化，让更多的人了解和爱上中国文化。
其次，抖音在全球市场的竞争与合作。随着抖音在全球市场的不断扩张，抖音也面临着来自其他国际社交应用的竞争。在这样的背景下，抖音通过不断提高自己的技术和产品质量，积极与其他国际科技公司进行合作和交流，以强大的实力应对竞争挑战。
最后，抖音为民族企业树立的典范意义。作为一家中国企业，抖音在全球范围内的成功发展和影响力，不仅为中国企业树立了典范，也为中国的民族复兴梦想做出了贡献。抖音的成功体现了中国企业在全球化时代的自信和实力，并为中国企业在全球市场上的发展和进步提供了重要的参考和借鉴。
总之，抖音的发展与民族复兴梦想的结合是一个历史性的进程。作为一家积极传播中国文化的企业，抖音不仅在国内市场上取得了成功，也在全球市场上拥有了广泛的影响力。抖音的成功为中国企业在全球化时代的发展和进步树立了典范，也为中国的民族复兴梦想做出了贡献。希望抖音能够继续发扬光大中国文化，为全球用户提供更加优质的服务和产品。
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（结尾）同学们，以上就是抖音作为一个成功的民族企业典范,为我们提供了许多宝贵的经验和启示。
那么你们对于民族企业的未来发展有什么看法?这些企业在运用数字技术方面还有哪些机遇和挑战?民族企业要如何利用好数字技术服务好全球用户?这些都是我们需要思考和探讨的问题，请在讨论区参与互动分享你的想法。
在新时代,让我们共同努力,推动民族企业走向世界,实现民族复兴梦想。谢谢大家!

1.3【技巧】不同概念的间接关联

2.【案例2】AI时代的学习方式：

2.1 明确目标

学习开始之前，明确你想要学习的具体知识或技能。例如，如果你的目标是成为专业数据科学家，你可以问：

请分步列出成为专业数据科学家的学习提纲

【专家文章】成为专业数据科学家的完整路线图 https://www.zengqueling.com/chengweizhuanyeshujukexuejiadewanzhengluxiantuwodeshujuzhilu/

2.2 提出开放式问题

尽量提出开放式的问题，引导GPT提供更详细的信息。如，“数据科学家是一种职业吗？”就是一个封闭问题

而：“数据科学的特点和用途？”就是一个开放性问题

• 数据科学的特点和用途？

2.3 追问

如果你对GPT的回答有疑问或者不理解，就应继续提问。例如，如果GPT告诉你数据科学是综合性学科，你可以追问：“你能解释一下它和大数据有什么区别？”

你能解释一下它和大数据有什么区别？

2.4 多角度思考

尝试从不同的角度或者使用不同的方式提出问题。这可以帮助你从多个角度理解一个概念，也可以帮助你发现你可能忽视的信息。

• 例如，你可以从不同的角度提问，比如：“你能告诉我Python在数据科学中的应用吗？”或者“统计学在数据科学中有什么优势？”
  

  • 你能告诉我Python在数据科学中的应用吗？
  • 统计学学得好在数据科学中有什么优势？
  • 

2.5 要求举例

向GPT要求具体的例子可以帮助你更好地理解和记忆新的概念或信息。

• 例如，你可以问：“你能给我一个数据科学的实例吗？”

  • 科大讯飞
    当然可以。数据科学在许多领域都有广泛的应用，这里我将为您介绍一个典型的数据科学实例：预测房价。
    在这个例子中，我们将使用Python编程语言和一些常用的数据科学库(如pandas、numpy、scikit-learn等)来实现一个简单的房价预测模型。
    首先，我们需要收集一些关于房价的数据。假设我们已经有了一个包含以下字段的CSV文件： ```
    地址，房屋面积，卧室数量，浴室数量，楼层，建筑年份，售价
    北京市朝阳区某小区100,200,3,2,5,2010,1000万
    北京市海淀区某小区200,300,4,3,6,2015,1500万
    ...

    
    接下来，我们将使用pandas库读取数据并进行预处理：

  import pandas as pd
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  from sklearn.metrics import mean_squared_error
  # 读取数据
  data = pd.read_csv('house_prices.csv')
  # 提取特征和标签
  X = data[['房屋面积', '卧室数量', '浴室数量', '楼层']]
  y = data['售价']
  # 划分训练集和测试集
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

  现在我们已经准备好了训练数据，可以使用线性回归模型进行训练：

  # 创建线性回归模型
  model = LinearRegression()
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)

  接下来，我们需要对测试集进行预测：

  # 预测测试集结果
  y_pred = model.predict(X_test)

  最后，我们可以计算预测结果的均方误差(MSE):

  # 计算MSE
  mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
  print('均方误差：', mse)

  这个例子展示了如何使用数据科学方法(如线性回归)来预测房价。实际上，数据科学在很多其他领域也有广泛的应用，例如金融、医疗、交通等。

  • chatgpt

2.6 利用资源

GPT可以提供大量的信息，但是也可以作为一个引导你找到其他资源（如文章、网站等）的工具

• 例如，你可以问：“你能推荐一些学习数据科学的在线资源吗？”

• 你能推荐一些学习数据科学的在线资源吗？

2.7 以终为始

与基于书本的从序言到结论的学习方式不同，GPT可以帮助你先了解结论，再基于个人的理解去提问以了解结论的推导过程，从而节省大量的一章章阅读的时间。

• 例如，如果你想了解机器学习，你可以先问：“你能告诉我机器学习的最终目标是什么？”然后再根据你对这个目标的理解提出更具体的问题。

• 你能告诉我机器学习的最终目标是什么？

• 

2.8 快速学习，建立人脑索引

在AI时代，知识本身不再那么珍贵，真正的价值在于思路和创意。
创新往往来自于跨领域的思考，因此，在头脑中建立跨领域的知识图谱是AI时代的学习重点。

• 例如，你可以问：“你能帮我梳理一下机器学习、深度学习和人工智能之间的关系吗？”这样的问题可以帮助你在大脑中建立一个跨领域的知识图谱。