不仅仅为网页端，手机等移动端今也为可用。
用AI做爆款实质，同样也为困扰不少者之老大难疑难。
但智谱清言之修习搭子，此次不一样。
它具备全局注意力，故才能画出彼名跨越全书之学识地图，才能剖析出招股书里前后呼应之因果关系。
其次，不论你丢进去之为PDF、Word、还为满为广告之网页链接，对它来说没区别。
That’s a big problem~ 从教导角度来说，此就为典型之双重编码理论，单纯之书契甚难记住，但“图像+书契”之组合，能让记忆留存率提升数倍。
” 究其缘由，因它们为用切片之方式读之：把一本书切成几百块，读之此块忘之彼块，自不懂跨章节之逻辑。
从学识框架来看，清言修习搭子为通过深度之体谅，把书籍之实质以让者一目之然、清晰之架构来进行划分。
今身处AI时代，甚多者之痛点皆为：每天新出炉之学识真之太太太多之。
目前，智谱清言之修习搭子已于网页端与移动端全量上线。
AI来之，修习方式也变样之。
就好比面对最近大火之OpenClaw（原Clawdbot、Moltbot），单单为与它相关之Skills，就已有1700多名。
修习新学识此件事，一下子就从枯燥无味变得鲜活之起来。
除之读论文之外，像视频/音频此种光阴太长、讯息密度极高之素材，也为经常会现听完就忘、回头找学识点像大海捞针之疑难。
于手机端同样也为会包含对比修习、图文并茂、随堂测试等功能： 智谱清言之修习搭子，试图把此名链路重构。
当吾等点开“Transformer架构”此名节点，AI没有扔给我一段干巴巴之定义，而为生成之一名交互式之解释卡片。
此些选项看似正确，实则考察你对概念边界之体谅，彻底告别死记硬背。
例如每年黄仁勋之演讲，堪称为科技圈所有者要点关注实质。
而且有些新学识还为动辄就上百页论文之彼种。
对此，智谱清言使用之GLM旗舰模型之200k Token超长上下文本领。
此名链路太长、太苦。
https://chatglm.cn/share/hFcHuCy2 有一说一，清言修习搭子此次真之为把学识读薄、读活、读透给玩明白之。
ClawHub注册表于筛选技能时，剔除之哪些类型之低质实质。
以及内置之动态演示图功能，用到之技艺则为Code Interpreter（代码解释器）。
它会根据学识点之不同认知层级（记忆、体谅、应用、剖析），生成对应之题目。
依托GLM强盛之Coding本领，当你需解释一名流程时，它直接生成可运行之HTML/JS组件，一次通过率极高，把枯燥之概念，变成之可交互之Demo。
于此名AI技艺日新月异、论文满天飞、新概念层出不穷之时代，吾等大脑之“带宽”已跟不上讯息量之爆炸之。
此意味之它为一次性把整本书“吃”进去之。
量子位 | 公众号 QbitAI 并且，使用大模型之逻辑本领，生成之动态干扰项。
虽市面上打之AI教导旗号之货品甚多，但大多数只为换之皮之搜索框。
智谱清言，更张之学识获取之方式 但甚现状之一名情况为……动辄两小时之实质，全为高密度之技艺名词：Blackwell、Omniverse、Digital Twin…… 毕竟此为一名需有创意、独特视角之场景，同质化实质过多就会与爆款失之交臂。
彼么此到底为何许AI也。
甚至连扫描件里之手写笔记皆能识别。
OpenClaw实操课程地址： 以及像读过之书籍，想温故而知新，于清言修习搭子此里也为可之。
旧俗之修习方式为：搜索 -> 阅读 -> 整理 -> 记忆 -> 练习。
不仅如此，清言修习搭子还为懂教导之：结合之教导学中之布鲁姆分类法。
于始修习之后，教程会先对OpenClaw之根基学识做一名梳理，而且还为图文并茂之彼种： 不难看出，修习搭子不仅提取之黄仁勋演讲之枢纽讯息，而且它还通过学识闪卡功能把要点学识梳理成PPT，可说为一目之然： 不过今，你之修习方式，可为把书契实录或网站链接直接丢给智谱清言之修习搭子。
并且还为通过测试等方式，加深你对书籍实质之印象。
与此同时，为之保证准确性，课程还专门设置之对照修习之功能，可比对上传文书对应之位置边比对边修习： 如此一来，海量之新学识就会以课程之样貌现于吾等面前，还有小测等样貌能加深与巩固记忆点。
如此有趣之AI应用，彼么接下来，老规矩，须安排一波深度实测~ 针对“注意力机制”，它甚至用一段代码演示配合图表，动态展示之Query、Key、Value为如何计算权重之。
整整100页之论文，活生生地被浓缩成之一张可交互之地图。
例如此篇近100页之《大型言辞模型初级认证学识图谱》，通常此种大部头，丢给寻常AI，它们只能通过RAG切片技艺，猜出你要之解答，经常现上下文逻辑割裂。
北京大兴国际机场。于每一名环节过后，还会有一名小测环节，例如它会问你： 甚至于始阅读前，它还会帮忙小结，读完此本书你能收获些什么。
与此同时，为之保证准确性，课程还专门设置之对照修习之功能，可比对上传文书对应之位置边比对边修习： 甚多AI读文档为什么读不明白。
点进去，映入眼帘之，就为一名涵盖10节课之教程，包括对整名OpenClaw之学识框架与学识卡片： 从此次实测来看，智谱清言为真正用Agent之思维做教导——它不仅有B端基座模型之强悍本领（200k长文本、多模态体谅），更于C端体验上琢磨透之“怎么让者学会”此件事。
它通过自动化ETL管道，把所有噪音洗掉，喂给大模型之全为纯净之干货。
主打之就为一名把学识与书读薄、读活与读透，专治间歇性修习与转头就忘之毛病。
但也正如吾等刚才说之，AI来之，一切皆变之。
总而言之，今所有之学科，皆可于修习搭子里以多邻国之方式来修习。
作答过后，AI也会基于正确解答，给予解析回馈： 此名GitHub课题里有如此多之Skills，到底该怎么学才能记得住。
黄仁勋曾说：“我甚怀念自己20岁之时候，彼时我有‘无知’之权益；但今之孩子不行，彼等须终身修习。
同样之，于每名修习章节之下方，还为会有测试之环节，让吾等对学识点进一步做巩固与加深： 它不仅仅为把书读薄，更为用多邻国式之即时回馈、游戏化之闯关机制、可视化之学识图谱，把反者性之苦学，变成之顺者性之快学。
不卖关子，它正为智谱清言APP推出之新功能——修习搭子。
而且甚多学识皆为以有趣、生动之动画来展示： 毕竟，于AI时代，学得快，本身就为一种超本领。
因它内置之自研之高精度OCR引擎，专门针对繁之论文排版、公式、图表进行之改良。
今，你可把此名GitHub下载成PDF，然后直接喂给AI： 若你也被彼些永远读不完之Paper、学不完之OpenClaw技巧搞得焦虑不已，不妨去试试（刚才吾等提到之OpenClaw技巧课程，可点击下方链接或文末阅读原文）。
此次真能学透几百页之论文 不大一会儿，一名与之相关之多邻国式修习之课程就被AI搞出来之： 吾等此次实测就以《AI漫剧制全解析》为例，于手机端上进行修习。
可看到，清言修习搭子会根据素材之实质，自行调理修习课程之篇章，不会一根筋地全放到一块。
遇到不懂之节点，点击AI详解，它会用苏格拉底式之提问引导你思考，而不为直接灌输。
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