ai学习1 使用豆包来计算基本数学题

最新推荐文章于 2026-01-04 18:51:40 发布
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#人工智能 #学习

最近ai很火热,我尝试了一下抖音的豆包,感觉还是很好用,用来解决一些数学题还是很方便的,

1 开始使用

豆包是抖音的ai对话软件,可以在手机电脑网页端使用,我建议还是在下载电脑端或者用网页端使用,输入数学内容比较简单,手机上输入很麻烦。

2 基本数学运算

最简单的加减乘除自然可以运算,但是感觉还不如用计算器比较方便,我感觉比较好用的是可以计算分数根式复数等运算,下面计算公式可以直接输入豆包进行求解

基本四则运算
1+2
99*78
(1+3)*97

分数计算
1/2+1/3
1+1/2+...+1/10


计算根式
(sqrt(2)+1)*(sqrt(3
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2篇1章1节：字节跳动打造的国产AI助手，豆包
DAT｜R科学与人工智能
07-22 1682
豆包的迅速崛起，不仅是字节跳动在AI领域技术与生态协同能力的集中体现，更折射出国内大模型正逐步从“技术试验”走向“场景赋能”的成熟路径。在竞争激烈的全球AI赛道中，豆包凭借其多模态能力、低成本部署、丰富产品形态及广泛生态协同，成为国产AI产品国际化潜力的代表。当然，隐私保护、合规使用、海外政策壁垒等问题仍是其不得不面对的现实挑战。
​豆包AI：打破智能边界，开启“人人可编程”的AI普惠时代
m0_60873265的博客
03-11 2820
豆包AI的野心不止于做一个工具，而是成为。
AI涉及到数学的一些面试题汇总
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06-01 360
[LeetCode] Maximum Product Subarray的4种解法 leetcode每日解题思路 221 Maximal Square LeetCode:Subsets I II （2）数学题或者"智力"题。 如果一个女生说，她集齐了十二个星座的前男友，我们应该如何估计她前男友的数量？ 如何理解矩阵的「秩」？: 「秩」是图像经过矩阵变换之后的空间维度 「秩」是列空...
10x倍加速PDE的AI求解：元自动解码器求解参数化偏微分方程
Kenji_Shinji的博客
12-05 2654
科学和工程中的许多应用需要求解具有不同方程系数、不同边界条件甚至不同求解域形状的偏微分方程(Partial Differential Equation，PDE)，即需要求解一个方程族而不是单个方程。这类应用经常在反问题求解、控制和优化、风险评估和不确定性量化领域中出现。从数学上讲，这类应用需要求解以下参数化偏微分方程(Parametric PDE)：第一类方法是用神经网络去近似单个PDE的解。这类方法主要依赖控制方程（或其变分形式）和边界条件来训练神经网络。例如，物理信息神经网络(Physics-Infor
解决豆包生成的数学公式复制乱码的问题
weixin_41666007的博客
08-12 4653
写论文一直用DeepSeek，最近试了试豆包，效果确实不错！但有个小麻烦——豆包的数学公式不能直接复制粘贴，直接复制出来就是一堆乱码。经过一番摸索，找到了一个解决办法，分享给有需要的同学~
【AI】提示词技巧：用“逐步引导”让大模型解决复杂数学问题
好好学习，天天向上
09-09 1243
摘要： “逐步引导”是一种有效利用大模型（如ChatGPT）解决复杂数学问题的提示词技巧。通过将复杂问题拆分为多个小步骤，分阶段引导模型思考，能够减少关键步骤遗漏、计算错误和方向偏离。该方法适用于多步骤综合题、跨知识点交叉题和易错计算题。操作时需先拆解问题，撰写明确指令，逐步验证并调整模型输出。实践中需注意提示词清晰、避免术语堆砌，及时验证修正错误，并根据模型能力和问题难度灵活调整引导策略。通过案例演示和常见问题解答，本文提供了从初中到大学数学问题的分步引导方案，帮助用户高效、准确地利用大模型辅助解题。
AI求解微分方程
weixin_44708254的博客
05-04 2301
但是，这个方法看似精巧，实则也有他的缺点：我们要想找出训练数据对应的控制方程，我要先知道这个方程的“ 大体样子”；如果筛选出来的和训练的数据对上了，那就说明这个偏微分的算子就是应该是对应方程里的算子。值得一提的是，这个工作和之前的PDE-FIND有很多的相近之处：因为我们要构架出被学的方程的基本形式，没所以我们也要对我们期望得到的方程的形式有一个大体形式的预期；首先，虽然作者们都或多或少地在自己的paper中声称自己的机器学习方法 预测出来的方程的解比用传统方法高效很多；”的机器学习框架，英文简称HFM。
豆包变聪明了？小学四年级数学题测试
小 tom的博客
12-21 597
记得前两个礼拜前就是 2024年 12月 初，我老婆问 豆包一个小学四年级的数学题。360除以20减去2乘以5的积的差，商是多少？最后答案是 8。很明显答案是错了，正确的答案是 36。然后 最近我又用豆包做了测试，答案变成了 36。不知道是不是 18号 火山引擎让豆包变聪明了。豆包看看 ChatGPT看看文心一言看看kimi。
豆包AI数学对话的底层逻辑
Xian_haichi的博客
01-07 2328
可以评论区提问哦
6个AI模型大战2025年高考数学新一卷：数学题推理能力均显著提升
AIbase2024的博客
06-09 644
不过，DeepSeek因图片识别问题在两道单选题上失分，而o3更是在多道单选题上出现错误，甚至在“送分题”上栽了跟头。此外，大模型在反思能力和推理步骤上也展现出进步，遇到问题时不再固执己见，而是会推倒重来，进行验证。测试成绩揭晓后，字节跳动的豆包和腾讯的元宝（T1）以68分的总成绩脱颖而出，并列第一，仅在第6道单选题上稍有失分。然而，百度的文心X1Turbo在多选题和填空题上频繁失误，仅获得51分。尤为引人注目的是，OpenAI的o3在此次测试中表现欠佳，仅获得34分，正确率仅为47%，远低于其他模型。
《当DeepSeek遇上豆包：AI大模型的华山论剑》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
02-15 1069
DeepSeek 和豆包宛如两颗独特的星辰，各自散发着耀眼的光芒。DeepSeek 凭借其在数学推理和代码生成方面的卓越能力，以及创新的技术架构带来的低成本优势，在专业领域展现出强大的实力，为科研工作者、软件开发人员等专业人士提供了高效的工具和解决方案，推动了相关领域的技术进步和创新发展。而豆包作为多模态大模型的佼佼者，以其丰富的功能和出色的多模态交互能力，深入到人们的日常生活和工作中，在智能客服、教育辅导、内容创作等场景中发挥着重要作用，为广大用户带来了便捷、智能的体验，让 AI 技术真正融入到人们的生活
图解人工智能的数学基础（线性代数）
zzqingyun的博客
06-09 2414
初等行变换对应于在几何上进行基本的几何操作，例如缩放、旋转、平移等。这些操作不会改变变换的本质特性。
让人工智能解数学题，可能没你想象的那么简单
优快云 人工智能
03-09 6662
来源：微软研究院AI头条，授权优快云发布。 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 约1500年前的古代数学著作《孙子算经》中记载了一个有趣的问题：“今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何？”这就是今人所谓的鸡兔同笼问题。如今这个问题小学生们解决起来可能都轻而易举，但对于人工智能而言可能并非如此。在人工智能火热的今天，我们...
Math - 中心化，标准化和归一化
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以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
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本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
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本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
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在2025年，智能体的记忆技术已经超越了简单的向量检索增强生成（Naive RAG），向着结构化、分层化和具有自我管理能力的**操作系统级记忆（OS-Level Memory）**演进。这简化了智能体的架构，使得开发者无需维护独立的推理服务即可实现高质量的检索。：在多智能体系统（Multi-Agent Systems）中，o3 被广泛用于担任“编排者（Orchestrator）”或“团队领导（Team Lead）”的角色，负责将模糊的用户需求转化为具体的子任务序列，并分配给其他更快速的模型去执行。
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