DeepTutor 是由 Opennote 团队开发的一款人工智能教育工具，旨在通过个性化的学习体验改变传统的教育方式。
DeepTutor 在设计时借鉴了费曼学习法技巧，强调通过简化和拆解复杂概念的方式帮助学习者理解深奥的内容。它能够将复杂的学术或技术性问题分解为易于理解的部分，进而促进知识的吸收和应用。
通过 AI 技术将静态的学习材料转化为动态、交互式的教育内容，帮助学生更深入地理解复杂概念。
简单来说，它像一个虚拟的私人辅导老师，能够根据你提的任何问题，快速查找最准确的信息并给出详细的解释。你只需要输入你的问题，Deep Tutor 就会自动从互联网上搜集相关资料，给你一个详细、清晰的答案。
更重要的是两位创始人都还是高中生，目前只有16岁….
- 个性化：不像传统 AI 只给标准答案，DeepTutor 更像私人老师，关注你的学习过程。
- 互动性：通过动画、语音等方式，把枯燥的笔记变成有趣的体验。
- 实用性：Deep Tutor 适用于多种学科，包括数学、科学、编程、语言学习等。它能够处理不同领域的复杂问题，并通过不同的互动方式帮助学生理解每个学科的重点。
- 协作功能：Deep Tutor 还支持学习者之间的协作功能，学生可以与同学共享空间进行讨论、交换学习资料和共同解决问题。
DeepTutor 的主要功能
- 个性化学习指导
• 功能描述：DeepTutor 可能通过分析用户的学习风格、笔记内容和偏好，提供定制化的反馈和指导。这种“可教性”（teachability）是 Opennote 产品的一个核心理念，旨在让 AI 不仅仅是提供答案，而是真正帮助用户学习。
• 例子：你问“微积分怎么求导”，它不仅告诉你公式，还会根据你的水平逐步讲解，甚至生成适合你的练习题。
- 多模态内容生成
• 功能描述：与传统的文本交互不同，DeepTutor 支持多种形式的输入和输出，包括文字、图像、语音甚至代码。
用户可以将手写笔记、数字笔记或问题上传，DeepTutor 可能会将其转化为带有语音解说的视频或动画，帮助视觉学习者更好地理解。
• 例子：上传一张手写的数学笔记，DeepTutor 可能生成一个短视频，用动画展示解题步骤，还带旁白解释。
- 基于费曼技术的互动教学
• 功能描述：Deep Tutor 使用 Opennote 自家的 Feynman 模型，该模型能够理解学生的学习方式，并提取和总结出核心概念。Feynman 模型通过精确地分析学习内容，帮助学生逐步建立对知识的深刻理解，而不是单纯的记忆。
通过让用户用通俗易懂的语言解释概念，帮助加深理解。它会引导你分解问题并逐步澄清思路。
• 例如：你输入“量子力学太难了”，它会问“你能用小学生的话解释一下吗？”然后帮你填补理解漏洞。
Deep Tutor 解释日语动词结构
- 主动回忆与测试
• 功能描述：通过提问和互动练习，帮助用户主动回忆知识点，强化记忆。
• 例子：学完一章化学后，DeepTutor 可能会出一套小测验，像“元素周期表里第 3 周期有什么元素？”并根据回答调整难度。
- 多学科工具集成
• 功能描述：可能与数学工具（比如 Desmos）、代码运行环境或其他教育资源整合，支持跨学科学习。
• 例子：写了个 Python 代码有错，DeepTutor 能运行它、找出问题，还解释为啥错了。
- 实时对话与智能代理
• 功能描述：DeepTutor 的平均响应时间为 20 秒，它能合成 10-15 个高质量的来源，解析网页，生成课程计划和总结。像聊天机器人一样，用户可以随时提问，获得即时反馈。
通过将多个智能代理连接在一起，DeepTutor 能够在不同的领域（如教学、总结、研究、规划等）进行协作，从而确保上下文一致性并提高准确性。
• 分析用户上传的笔记，自动整理结构，补充相关内容或链接外部资源。
更多介绍：
官网：opennote.me
