科学网—从枯燥理论到生动实践：AI智能代理如何用交互式教程讲解复杂概念

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2025-4-4 10:57

| 系统分类: 教学心得

你是否曾经遇到过一些复杂的技术概念，比如领域里的术语或者模型，看着资料堆积如山，却怎么也看不进去，或者就算看懂了也很快就忘记了？

今天我想跟你分享一个非常有趣的尝试，一起看看人工智能（AI）究竟能够做到什么程度，说不定会带给你一些不一样的启发。

缘起

事情的起因是这样的：最近我在给二年级本科生讲《机器学习》课程，讲到了一个名为 LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分布）的主题模型。如果你是本公众号的老读者，对这个模型应该不陌生。 我上次介绍它，还是在 2017 年 。

这个模型在文本分析中非常有用，但里面有些术语真的让初学者摸不着头脑。比如说，有个叫「超参数」的东西，里面包括主题数量 K 值、Alpha 和 Beta 等参数，还有模型评估指标，比如困惑度（Perplexity）和主题一致性（Topic Coherence）。乍听起来挺高级吧？其实它们都有明确的定义可以遵循和计算。但要真正理解它们，还是得下些功夫。

我希望能让学生低成本无痛搞懂这些概念，于是之前还特意求助于 ChatGPT 中的 OpenAI Deep Research 模式。

思考了 14 分 18 秒，用了 33 个参考来源后，这是 OpenAI Deep Research 给出的详细报告。

从内容上讲，是毫无问题的。OpenAI Deep Research 的回答非常详尽，资料也特别全面。如果你愿意耐着性子仔细看，确实可以收获很多。但说实话，大段文字和公式摆在面前，我感觉这个报告直接拿给学生们来读，恐怕效果一般。

有没有什么办法，让这段材料变得更为生动易学呢？ 转换

于是我又找来了帮手，一个叫 Genspark 的 AI 工具，明确跟它提出了一个需求：「帮我把下面这些对话记录制作成一个交互式的可视化教程，好帮助用户，比如刚入大学的新生，更好地理解。」

为了激励它，我还特意加了一句：「使用你的最大算力最强思考。」输入的资料，就是我之前与 OpenAI Deep Research 互动获得的 LDA 深度调研报告。

收到任务之后，Genspark 就开始行动了。

首先，它就像我们平时做研究一样，到网上搜索大量和 LDA 有关的背景资料，比如一些入门教程、详细文章，还有图表和可视化工具。

这一步是理解和解决问题的基础，AI 也不例外。

等它搜集了足够多的资料后，便开始了更重要的工作：亲自构建一个交互式网页教程。你可别以为它只是随便拼凑一下，它是真的开始写代码了。

这是它自行列出的纲要：

之后根据纲要，它开始开发前端程序。

它就是这样用一行行代码把内容、互动功能和视觉效果实现出来。

屏幕上代码哗哗地滚动，似乎根本停不下来。 初探

过了一会儿，Genspark 第一个成果终于出炉了 —— 一个交互式的网页教程。我们打开来看看效果如何。

教程首先用非常清晰的语言解释了 LDA 是个什么东西，搭配了一些色彩鲜明的重点标记。

比如说，它举了个生动的小例子，说明一篇文章如何由多个不同的主题组合而成，你还可以点击展开细节查看。

它的比喻特别直观，读起来也不会感到晦涩。

再往下，是关于 Alpha 和 Beta 超参数的核心讲解部分。这里有个特别贴心的设计：两个可以随意拖动的滑块。当你动手调节 Alpha 或 Beta 时，旁边的图表会实时地跟着变化，清楚地展示不同参数如何影响主题和词语的分布效果。Alpha 究竟是大点好还是小点好？Beta 变化意味着什么？你只需要亲手试试就明白了。

类似的设计还用在了主题数量 K 值的选择上。通过拖动选择 2 个主题还是 8 个主题，你可以直观地看到主题被如何划分出来。

至于那些评估指标，比如困惑度，教程也给出了清晰的公式和深入的讲解，通过鼠标悬停互动，可以让你看到不同主题的细节信息。

主题一致性则讲解得更为生动 —— 高一致性的主题里，词语之间都密切相关（比如体育主题就会出现「比赛」「得分」这样的词），低一致性的主题则会混乱不堪，比如「苹果」「政府」「气候」啥都有。

教程甚至还告诉你如何综合使用这些指标，挑选出最佳的主题数量 K 值，并给出实际案例，让你清楚地看到不同参数下的差异。

此外，它也细致地讲解了如何调优模型参数，让你明白 Alpha、Beta、K 值的不同组合对应怎样的困惑度和一致性评分。

教程中还介绍了几种常见的可视化技术，比如词云、条形图，以及 我在之前教程里已经给你介绍过的 pyLDAvis 这个 Python 软件包 ，交互展示主题分析结果。

最后，它列举了 LDA 的几个实际应用场景，比如文本分类、推荐系统、舆情分析和文献主题演变分析等等，甚至还贴心地附上了一些 Python 代码示例，鼓励你立即上手尝试。

之后它还贴心给出了总结，帮助你理解回顾。

一句话就出来这么完整的教程，你觉得咋样？

我知足了，可 惊喜还在继续 。 惊喜

Genspark 并没有停止工作，而是开始输出更多的 Python 代码。

我开始有点儿疑惑，还以为是工作流程出了 bug 。但是很快我明白过来，它居然是打算自己运行代码，生成更具体的图表来进一步完善教程。

过程中 Genspark AI 也遇到过代码报错。

不过它没有放弃，立即换了一种方法重新写代码，最终成功生成了一批质量很高的图表。

甚至，我觉得部分图表，真的达到了发表质量。

Python 编码和分析输出工作完成后，Genspark 又对教程进行了深度升级，它花了不少精力重新设计和实现教程，新增了不少实用的细节。

新版教程的导航变得更加直观清晰，你可以轻松点击页面上的链接跳转到不同章节。

而且很多关键术语，比如标成蓝色带链接的词语，只要鼠标一放上去，就会跳出简洁的解释，让你一眼明白它们的含义。

你还记得之前提到 Alpha 和 Beta 这两个重要参数吧？现在教程里用的图表全都是 AI 自己亲手跑 Python 代码生成的，不但精美而且特别贴合教程内容。

这些图直观地展示了不同参数设置（比如 Alpha 很小或者很大时）对主题分布具体有哪些影响，细节到位，特别容易理解。

而困惑度和一致性的说明部分也一样，全用自己 Python 编码生成的高质量图表来展示。

Genspark 还专门生成了好主题和坏主题的实例图表，帮助你直观对比不同参数下的效果。

此外，教程里还贴心地增加了一些实用技巧，比如告诉你文本预处理的重要性、模型诊断的方法，以及模型表现不佳时可能的原因和调整方式，完全贴近实际操作，非常实用。

最酷的还要数实时交互演示的部分。你直接在网页上调整主题数量 K、Alpha、Beta 参数，下方的主题词分布、文档主题分布图表都会立刻发生变化，同时实时显示对应的困惑度和一致性得分。

这种实时交互、即时反馈的体验，真有种做实验的感觉，能让你深入理解 LDA 模型的运行机制。

教程最后还专门设计了一个知识小测验，比如「Alpha 参数控制的是什么？」「困惑度低意味着什么？」等等，通过几个互动问答，你就能快速检验自己掌握得怎么样了。

这种互动式的学习，比起单纯地看教程文章真的好太多，记忆也更深刻。

你以为这就完了吗？并没有，Genspark 甚至还为老师额外创建了一套配套的幻灯片。

我打开看了看，发现里面的图表比我平时自己做的要丰富得多，而且整个结构清晰、聚焦精准、专业度高，还能直接导出成 PDF 文件。

幻灯片中甚至还嵌入了之前制作的动态图，演示效果特别棒。

于是一次提示生成的结果，就成了 —— 学生们可以用交互教程自主学习，而老师也可以直接用高质量幻灯片进行课堂讲解，你觉得教学效果会不会提高呢？

整个儿对话生成过程，我已经利用 Genspark 的分享功能发布出来，你可以 点击这个链接查看 。

回头再看看 Genspark 整个生成内容过程，你就会发现，我自己真的没做多少事😂。我只是提出了一个初始的任务要求，提供了一些原始对话记录，而后续的搜索、学习、设计、编码、调试、运行、绘制图表甚至制作幻灯片，几乎全是 Genspark 这个 AI Agent 一手包办的。

最神奇的地方在于，它能把一个原本挺枯燥又复杂的技术话题，用文字讲解、静态图、动态图、交互模拟以及知识测验等多种手段，一步步地变得非常好懂，并且还提供了实际动手操作的机会。这种综合能力，超出我最初的预期，着实让我感到惊艳。 成本

我也关注了一下，这样一个全面任务花费了多少资源。Genspark 使用一种叫 credits 的计费单位，我发现这个完整的任务大概花掉了我当月可用额度的 12.41%，主要消耗在调用大语言模型的过程上。对于 Plus 付费用户来说，每个月有一万个 credits。你要说便宜那是谈不上，但是我们恐怕得用效果来说话——请问之前你做出这样的互动教程和 PPT ，大概需要花多久的时间？这些时间折算成本，又是多少呢？

这次我关注到 Genspark，是因为看到他们发布的一张性能对比图。

据说，在 GAIA 的基准测试集上，Genspark 的表现甚至超过了 OpenAI Deep Research 和 Manus，这一下子激起了我的好奇心，想亲眼看看它到底有多厉害。

这次实际体验下来，至少在「生成交互式教程」这个任务上，它表现出的创造力、任务拆解能力、资源调度水平，真的是特别优秀。

我在看这个新闻的时候，觉得这个名字有点儿眼熟。翻资料才想起来，我第一次接触 Genspark 还是去年（2024 年）12 月份。当时我还专门为我的知识星球用户录制了一个介绍视频。

那时候它只是个简单的搜索和报告生成工具，没想到短短几个月，它竟然进化成了这样一个功能强大且全面的 AI Agent 框架，真的算得上一次「鸟枪换炮」的升级。当时 通过我的链接注册 的朋友，还获得了一个月的 Plus 会员权益，也算是个意外的小福利吧。

可惜，目前这个优惠活动，好像已经在 3 月 31 日截止了。

有的用户，因此非常懊恼，甚至在 Genspark 的 Discord 留言区写下这样的文字：

思考

说到这里，我想再跟你深入聊聊：像 Genspark 这样强大的 AI 智能代理，究竟会给教育带来哪些深刻的影响呢？尤其对教师、学生乃至整个教育生态来说，它意味着什么样的变革？

首先，对于教师来说，这样的工具无异于「如虎添翼」。教师们不再需要自己一个人耗费大量的时间去做枯燥重复的任务，比如整理资料、编写教学内容、绘制各种图表甚至做 PPT 等等。教师就能腾出更多的精力和时间，专注于教学设计本身 —— 比如如何更好地引导学生思考、如何更有效地组织课堂互动等等。

对学生而言，AI 代理带来的体验变化同样意义非凡。如果你曾经有过「听课似懂非懂，回家翻书越看越懵」的体验，你一定能理解这种变革的重要性。AI 生成的交互式学习材料，能够提供丰富的感官刺激和即时反馈，让你在探索中学习、在互动中掌握。哪怕是再抽象的概念，当你动手调整参数、观察变化、参与问答测试的时候，那种知识真正「掌握在手」的感觉，远远超过了枯燥的课本和传统的讲授。

更进一步看，这种技术对整体教育生态也会产生深远的影响。随着 AI 工具的广泛应用，教育资源的不均衡问题将得到极大的改善。一所普通的高校，甚至偏远地区的中小学，也能快速获取全球领先水平的教学资源。 每一个学生都更容易接触到最优质的内容；也意味着「名师」资源不再是只有大城市重点学校的专属。

不过，这也会加速教师角色的转型。教师将从知识的「传递者」逐渐演变为学生学习的「引导者」和「激励者」。教师要更多地思考如何有效激发学生主动学习的热情，如何利用 AI 的帮助，更好地培养学生解决实际问题的能力，而不仅仅是教会他们记住一些公式和概念。 结语

这次体验过后，我对所谓 AI Agent，也就是「智能代理」的理解又深了一层。从最开始的搜索工具，演变成如今能够独立、高效地完成各种复杂任务的智能助手，这样的华丽转变，实在令人惊叹。

我觉得，智能代理真正的核心价值就在于：你只需要给出一个明确的目标，它就能自主完成所有的工作，最终交付给你一个高质量的成果，而你则省去了中间无数琐碎的干扰。这种能力，或许才是我们真正亟须的。

如果你对 Genspark 感兴趣， 欢迎注册尝试一下 ，更希望你能在留言区分享你的使用心得。

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