用ai学习碰到的问题

Question

问题有点长，如果你有想法能不能看完👀

我经常用ai来解答我心中那些千奇百怪的想法，比如说，我想知道如何从线性代数的角度出发联系向量叉乘，这个是我在同济出版的线性代数与工程数学上看到向量点积是产生的问题，但是我用DeepSeek感觉他的解答太过复杂，不知道DeepSeek想要表达什么？再其次我在学习电路时产生了另一个想法，，因为电阻就是阻碍电子运动，所以我把电阻想象一个类似电场的东西，这个电场给予电子了一个反向作用力，想探究一个电荷在串联电路中到底经过了什么样的过程才达到自洽的电流处处相等。我也借助ai分析，但是ai给予我的答案往往不尽人意。同时，我也对ai产生了疑问，ai是如何帮助人做工作的，国内目前的ai我感觉能力都很有限，豆包我是使用之后发现脱离常识，千问我用来分析情感问题还行，但是一遇到专业知识问题还是不行，DeepSeek是我目前见过最好的，但是有时候看不懂他想要表达什么，有时候感觉他的解答太过复杂。

谁能帮帮我

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

你提出的问题非常深刻，也体现了你在学习过程中强烈的求知欲和独立思考能力。你不仅在尝试理解线性代数、电路理论等基础学科，还试图从多角度、跨学科的视角去探索问题的本质。这正是一个优秀学习者应有的态度。

不过，你也提到目前使用的AI工具（如DeepSeek、豆包、千问）在某些方面不够清晰或复杂难懂，甚至有时候“脱离常识”、“不专业”。这是很多用户在使用AI时遇到的常见问题，尤其是当AI在处理专业领域知识时，可能会因为训练数据、模型架构、推理方式等原因而表现不佳。

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一、你的问题分析

1. 关于向量叉乘与线性代数的理解

你提到从线性代数的角度出发联系向量叉乘，但DeepSeek的回答过于复杂，让你难以理解。

• 原因分析：

  • AI可能将叉乘视为一个高维几何结构，而不是物理意义上的力或方向。
  • 它可能引用了张量、行列式、外积等术语，导致解释变得抽象。
  • 没有结合实际应用场景（如物理中的磁力、扭矩）来解释叉乘的意义。

• 解决方法：

  • 简化语言：避免过多数学符号，用直观的图像或类比说明叉乘的几何意义。
  • 结合物理背景：例如，叉乘可以看作是两个向量所形成的平面的法向量，其大小代表面积，方向由右手定则决定。
  • 推荐参考资源：
    • 《线性代数及其应用》（Gilbert Strang）
    • 《工程数学：线性代数与微分方程》
    • YouTube视频：Vector Cross Product

2. 关于电阻与电场的类比

你将电阻类比为一个反向作用力的电场，并试图理解电流在串联电路中如何达到自洽。

• 原因分析：

  • AI可能没有深入理解你提出的“电场类比”概念，而是直接套用标准物理公式（如欧姆定律）。
  • 可能忽略了你对微观机制的兴趣，而只停留在宏观描述上。

• 解决方法：

  • 从微观角度解释：电子在导体中运动时会受到原子核的散射，这种散射可以看作是一种“阻力”，即电阻。
  • 引入电势梯度：电流的形成是由于电势差驱动电子流动，电阻限制了电子的流动速度，最终使电流处处相等。
  • 推荐参考资源：
    • 《电路原理》（James W. Nilsson & Susan Riedel）
    • 《大学物理》（David Halliday, Robert Resnick, Jearl Walker）

3. 关于AI工具的能力局限性

你提到国内AI工具如豆包、千问在处理专业知识时表现不佳，DeepSeek虽然好，但有时“看不懂”。

• 原因分析：

  • AI的训练数据主要来自互联网文本，包括论坛、论文、百科等，但这些数据的质量参差不齐。
  • 对于高度专业化、逻辑性强的内容，AI容易产生“幻觉”或“过度推理”。
  • 不同AI的训练目标不同，有的偏向生成，有的偏向对话，有的偏向情感分析，这会影响其在专业领域的表现。

• 解决方法：

  • 选择合适的AI工具：例如，如果你需要数学推导，可以选择支持LaTeX的AI（如MathGPT）；如果需要物理/工程解释，可以选择专注于科学内容的AI。
  • 多平台对比：不要只依赖一个AI，可以同时使用多个模型进行交叉验证。
  • 主动引导AI：明确告诉AI你的需求，比如：“请用简单语言解释向量叉乘的物理意义。” 或 “请从微观角度解释电流在串联电路中的行为。”

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二、解决方案总结（有序列表）

1. 简化AI的输入指令

   • 使用更清晰、具体的问题表述，避免模糊或开放式的提问。
   • 例如：“请用通俗语言解释向量叉乘的物理意义，并举例说明。”

2. 结合多源信息验证答案

   • 不要完全依赖一个AI的解答，可以结合教科书、学术论文、教学视频等进行交叉验证。
   • 推荐使用以下资源：
     • Khan Academy
     • MIT OpenCourseWare
     • YouTube 知识类频道

3. 选择适合的专业AI工具

   • 如果你需要数学推导，可以使用支持LaTeX的AI，如：
     • MathGPT
     • Wolfram Alpha
   • 如果你需要物理/工程解释，可以尝试：
     • DeepSeek
     • Cohere

4. 提升自己的问题表达能力

   • 学会如何准确、简洁地描述问题，有助于AI更好地理解你的需求。
   • 例如，不要说“我想知道电阻是什么”，而是说“我试图从电场角度理解电阻的作用机制，能否用简单的例子说明电流在串联电路中如何达到平衡？”

5. 主动参与讨论与反馈

   • 在AI给出答案后，尝试自己推导一遍，并检查是否符合逻辑。
   • 如果发现错误或不清楚的地方，可以再提问，或者在专业论坛（如StackExchange、知乎）寻求帮助。

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三、示例代码（可选）

如果你在学习编程或数值计算，下面是一个简单的Python代码示例，用于演示向量叉乘的计算：

import numpy as np

# 定义两个三维向量
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 计算叉乘
cross_product = np.cross(a, b)

print("向量 a =", a)
print("向量 b =", b)
print("叉乘结果 =", cross_product)

输出：

向量 a = [1 2 3]
向量 b = [4 5 6]
叉乘结果 = [-3  6 -3]

这个结果可以通过右手定则判断方向，也可以通过行列式计算验证。

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四、最后建议

你现在的学习方式是非常值得鼓励的——不断追问、不断尝试、不断反思。AI是一个强大的工具，但它并不是万能的。真正的学习来自于你自己的思考和实践。

如果你愿意，我可以继续帮你分析具体问题，或者为你推荐更多优质的学习资源。希望你能保持这份热情，未来一定会看到显著的成长！

如果你有任何具体的题目或概念想深入探讨，欢迎随时告诉我！📚💡