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「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

网友: 技术文档 2025-08-15 17:00:15

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

  • 一、写在前面：开源模型的价值，是可用、可复现、可落地
  • 二、功能亮点：结合百度文库知识底座，打造真实可用的教育应用
    • 2.1 百度文库的知识库
    • 2.2 构建任务链
  • 三、评测环境：基于飞桨星河社区，部署门槛极低
    • 3.1 环境配置
    • 3.2 fastdeploy部署文心大模型
      • ① fastdeploy环境
      • ② 模型下载
    • 3.3 调用接口
  • 四、场景实测：多模态能力落地教育应用
    • 场景一：图文题目自动理解与知识提取
      • ① 识别图片格式的题目
      • ② 进一步：生成5道不同类型的题目
    • 场景二：理科类个性化题目生成
    • 场景三：文科类学科教育场景
  • 五、项目效果总结
    • 5.1 响应速度与性能测试
    • 5.2 优势亮点与优化建议
  • 六、开源之路的意义：从可复现到可用的进化
  • 七、文末致谢

一起来轻松玩转文心大模型吧一文心大模型免费下载地址：https://ai.gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Paddle

🎯关键词：文心大模型 4.5｜开源｜FastDeploy｜多模态｜教育场景｜星河社区｜GitCode｜PaddlePaddle

请添加图片描述

🌈你好呀！我是 是Yu欸 🚀 感谢你的陪伴与支持~ 欢迎添加文末好友 🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*)

一、写在前面：开源模型的价值，是可用、可复现、可落地

版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

2025年6月30日，百度正式在 GitCode 平台开源了文心大模型 4.5 系列，包括文本、多模态等多个子模型，全面支持推理、微调、API调用和私有化部署。

作为第一批体验者，我在飞桨星河社区使用 FastDeploy 工具完成了 ERNIE-4.5-VL 的多模态推理部署，并搭建了一个「教育场景下的多模态问答生成系统」，包含：

  • 题目图片识别 ➜ 学科/知识点分类 ➜ 个性化生成新题
  • 支持教师视角设置题目数量、难度和风格
  • 评测多模态理解、响应速度、部署难度和实际教学价值

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主要功能模块：

  • ERNIE-VL FastDeploy 接口封装
  • 图像 ➜ base64 ➜ Prompt 输入流程构建
  • JSON 格式内容解析与题目结构校验
  • 教师视角参数配置：知识点、题目数、难度等级

项目已经开源，感兴趣的朋友可以前往https://aistudio.baidu.com/projectdetail/9352000 直接运行 ~

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

本篇文章将以真实工程实践视角，为大家详细分享这个过程，聊聊开源模型的真正意义和落地路径。

二、功能亮点：结合百度文库知识底座，打造真实可用的教育应用

2.1 百度文库的知识库

文心大模型背靠百度文库强大的知识库，模型训练语料包含大量优质题库、教辅文本、教研素材等，在教育领域具备天然优势。

我之前被gpt误导了，于是测试过各大模型，只有文心一言在该场景下回答对了这个问题。推测可能源于其百度知识库的构建。

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感兴趣的朋友可以查看：【ccfddl-ICML投稿时间确认】CST是China Standard Time，不是默认的Central Standard Time。了解时区：北京时间（CST）、UTC-0 和 UTC-12

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2.2 构建任务链

我们基于此，构建了如下任务链：

📌 任务 1：题目图片识别与知识分类

  • 支持上传学生题目截图或照片（如物理题图）
  • 模型可自动识别图像中文字内容
  • 提取学科类别（如物理）和核心知识点（如“机械运动”）
  • 转为结构化语义信息作为 Prompt 输入下一阶段任务

📌 任务 2：个性化习题自动生成

  • 基于知识点，模型可生成指定数量、难度和风格的题目

  • 返回标准化 JSON 格式，包括：

    { \"question\": \"题目内容\", \"answer\": \"标准答案\", \"explanation\": \"详细解析\"}

  • 支持多题型混合输出（选择题、计算题、填空题等）

  • 可指定学生水平（基础 / 中等 / 进阶）自动调整复杂度和讲解深度

📌 多模态交互体验极佳：

  • 图像 ➜ 知识结构 ➜ 内容生成 的能力链条清晰
  • 相比文心 4.0，多模态识别和上下文联动更强
  • Prompt 工程效果显著，定制化生成质量高

三、评测环境：基于飞桨星河社区，部署门槛极低

3.1 环境配置

本次全部评测在百度飞桨官方提供的【星河社区】完成，平台内集成了高性能推理硬件和丰富开发资源，对没有本地 A100 的开发者非常友好。

📌 测试环境配置：

  • CPU：12 核高性能处理器
  • AI 加速卡：NVIDIA A800-SXM4-80GB
  • 显存：128 GB
  • 内存：96 GB
  • 磁盘空间：100 GB
  • Python：3.10.10
  • 框架：PaddlePaddle 3.1.0

使用 FastDeploy 部署 ERNIE-VL，仅需几行命令即可完成服务启动。支持 RESTful API 和 Web 服务接口，文档完备、配置清晰，部署用时＜5分钟，真正做到了开箱即用。

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3.2 fastdeploy部署文心大模型

① fastdeploy环境

FastDeploy 官方文档：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/get_started/installation/nvidia_gpu/

!python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/# FastDeploy 预构建的 pip 安装（目前只支持 SM80/90 架构的 GPU（例如 A100/H100））!python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-80_90/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

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# 安装后，使用以下 Python 代码验证环境import paddlefrom paddle.jit.marker import unified# Verify GPU availabilitypaddle.utils.run_check()# Verify FastDeploy custom operators compilationfrom fastdeploy.model_executor.ops.gpu import beam_search_softmax/opt/conda/envs/python

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② 模型下载

（在社区的模型库进行相应的模型查询，里面有对应的下载和部署命令）

通过 FastDeploy 部署 ERNIE4.5-VL-424B-A47B 的文档：https://paddlepaddle.github.io/FastDeploy/get_started/ernie-4.5-vl/

（wint4 量化）ERNIE4.5-VL-424B-A47B 需要用到 8 张 80G 的 A100/H100 GPU，显然满足不了条件，因此选择使用 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle 版本。

下载，然后用下面的python -m下载配置个性化的大模型。

需要修改为本地目录，刚刚ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型下载好的位置

# !aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models# ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Paddle# !aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-424B-A3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models# PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle!aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle# !aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle --local_dir /home/aistudio/work/models

Processing 22 items: 100%|███████████████████| 22.0/22.0 [00:01<00:00, 17.6it/s]

下面第一个是官方的，由于模型很大，所以加载需要时间。

我们可以限制条件，让模型更小，从而加载更快

注意，这个在后面运行代码过程中，不能中断。否则会连接不上

所以在终端直接运行即可

!python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \\ --model /home/aistudio/work/models/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle \\ --port 8180 \\ --metrics-port 8181 \\ --engine-worker-queue-port 8182 \\ --max-model-len 32768 \\ --enable-mm \\ --reasoning-parser ernie-45-vl \\ --max-num-seqs 32

下面的模型部署命令在终端运行
验证服务状态 curl -i http://0.0.0.0:8180/health

第一个，为前面的python -m中断后运行的结果，连接不上

第二个，返回结果为 HTTP 200 为正常

!curl -i http://0.0.0.0:8180/health

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3.3 调用接口

它是兼容OpenAI的API，所以如果使用Python调用的话，可以使用openai库来调用，不需要指定模型名称和api_key。

多模态输入需要提供一个额外的字段type来指明当前输入的类型。

Tpis：
大模型每一次调用都是无状态的，需要自行管理传入给模型的信息。如果需要模型多次理解同一张图像，请在每次请求时都传入该图。
支持单图和多图，每一张图片大小不超过10MB，多张图片输入的总token不超过模型上下文长度。

如ERNIE-4.5模型，不超过8K token的图片输入。 图片格式：
图片base64：JPG、JPEG、PNG和BMP类型，传入的格式需为：data:image/;
base64,
图片公网url：支持JPG、JPEG、PNG、BMP和WEBP类型
content 支持多个输入，放多张图片也是没问题的
base64 编码是为了读取本地图片

import openaihost = \"127.0.0.1\"port = \"8180\"client = openai.Client(base_url=f\"http://{host}:{port}/v1\", api_key=\"null\")print(\"ok!\")response = client.chat.completions.create( model=\"null\", # 模型名称，此处为空字符串，表示使用默认模型 # 单模态大模型 # OpenAI API 只支持以下角色：\"system\"\\\"user\"\\\"assistant\" # messages=[ # {\"role\": \"system\", \"content\": \"你是专业的教育专家，擅长根据知识点生成高质量的习题和解析。\"}, # ], # 多模态大模型，需要指明当前输入的模态 messages=[ { \'role\': \'system\', \'content\': [ {  \"type\": \"text\",  \"text\": \"你是专业的教育专家，擅长根据知识点生成高质量的习题和解析。\" } ]  }, { \'role\': \'user\', \'content\': [ {  \"type\": \"text\",  \"text\": \"请根据“牛顿第二定律”生成一道物理题。\" } ]  }, ], stream=True, # 流式返回)for chunk in response: if chunk.choices[0].delta: print(chunk.choices[0].delta.content, end=\'\', flush=True)print(\'\\n\')# 非流式# print(completion.choices[0].message.content or \"\")

下面是实测的输出结果：

ok!### 物理题：牛顿第二定律应用**题目** 一个质量为5kg的物体在水平桌面上运动，受到水平向右的拉力为10N，同时受到与运动方向相反的摩擦力为2N。求： 1. 物体的加速度大小； 2. 若保持拉力不变，要使物体产生3m/s²的加速度，摩擦力需要调整为多少？---### **解析与解答**#### **步骤1：计算物体在初始条件下的加速度** 根据牛顿第二定律 \\( F_{\\text{合}} = ma \\)，需先求合力： - 拉力 \\( F_{\\text{拉}} = 10\\,\\text{N} \\)（向右），摩擦力 \\( F_{\\text{摩}} = 2\\,\\text{N} \\)（向左）。 - 合力 \\( F_{\\text{合}} = F_{\\text{拉}} - F_{\\text{摩}} = 10\\,\\text{N} - 2\\,\\text{N} = 8\\,\\text{N} \\)。 - 代入公式 \\( a = \\frac{F_{\\text{合}}}{m} \\)，得： \\[ a = \\frac{8\\,\\text{N}}{5\\,\\text{kg}} = 1.6\\,\\text{m/s}^2 \\] **答案**：加速度为 \\( 1.6\\,\\text{m/s}^2 \\)。---#### **步骤2：调整摩擦力以产生目标加速度** 已知目标加速度 \\( a\' = 3\\,\\text{m/s}^2 \\)，拉力仍为 \\( 10\\,\\text{N} \\)，设新摩擦力为 \\( F_{\\text{摩}}\' \\)。 - 合力 \\( F_{\\text{合}}\' = ma\' = 5\\,\\text{kg} \\times 3\\,\\text{m/s}^2 = 15\\,\\text{N} \\)。 - 合力表达式为 \\( F_{\\text{合}}\' = F_{\\text{拉}} - F_{\\text{摩}}\' \\)，代入得： \\[ 15\\,\\text{N} = 10\\,\\text{N} - F_{\\text{摩}}\' \\implies F_{\\text{摩}}\' = 10\\,\\text{N} - 15\\,\\text{N} = -5\\,\\text{N} \\] - 负号表示摩擦力方向需改为**向右**（与运动方向相同），但题目仅问大小，故摩擦力需调整为 \\( 5\\,\\text{N} \\)（向右）。 **答案**：摩擦力需调整为 \\( 5\\,\\text{N} \\)（与运动方向相同）。---### **关键考点** 1. **合力计算**：明确力的方向（矢量相减）。 2. **公式应用**：灵活使用 \\( F_{\\text{合}} = ma \\) 变形求解。 3. **物理意义**：理解摩擦力方向变化对运动的影响。 此题通过基础情境巩固学生对牛顿第二定律的理解，并渗透矢量运算和问题建模能力。

四、场景实测：多模态能力落地教育应用

场景一：图文题目自动理解与知识提取

上传一张初中物理题目的截图，模型通过 OCR + 文本理解流程，准确识别出题目内容并自动归类为：

  • 学科：物理
  • 知识点：机械运动

① 识别图片格式的题目

import openaiimport jsondef init_client(host=\"127.0.0.1\", port=\"8180\", api_key=\"null\"): \"\"\" 初始化 ERNIE-VL 客户端 \"\"\" client = openai.Client(base_url=f\"http://{host}:{port}/v1\", api_key=api_key) print(\"✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成\") return clientdef build_prompt(knowledge_point): \"\"\" 构建规范的 prompt，避免模型输出污染 \"\"\" prompt = f\"\"\"请基于知识点“{knowledge_point}”，生成 1 道高质量的物理计算题，包含完整的题目、标准答案和详细解析。输出格式为 JSON，不要包含任何代码块、注释或额外说明，只输出以下结构：[ {{ \"question\": \"题目内容\", \"answer\": \"正确答案\", \"explanation\": \"详细解题步骤\" }}]⚠️ 严禁输出 Python、JSON、Markdown 代码块，直接输出 JSON。\"\"\" return prompt.strip()def generate_exercise(client, knowledge_point=\"牛顿第二定律\"): \"\"\" 生成一道基于知识点的习题 \"\"\" prompt = build_prompt(knowledge_point) try: response = client.chat.completions.create( model=\"ernie-4.5-vl-28b-a3b\", messages=[ {\"role\": \"system\", \"content\": \"你是专业的教育专家，擅长基于知识点生成规范的习题和解析。\"}, {\"role\": \"user\", \"content\": prompt}, ], stream=False, max_tokens=1024, temperature=0.3, ) result_text = response.choices[0].message.content print(\"\\n=== 原始响应 ===\\n\", result_text) # 提取 JSON 数组 start = result_text.find(\"[\") end = result_text.rfind(\"]\") + 1 json_str = result_text[start:end] # 解析 JSON exercises = json.loads(json_str) # 简单结构校验 valid_exercises = [] for ex in exercises: if all(k in ex for k in (\"question\", \"answer\", \"explanation\")): valid_exercises.append({  \"question\": ex[\"question\"].strip(),  \"answer\": ex[\"answer\"].strip(),  \"explanation\": ex[\"explanation\"].strip(), }) return valid_exercises except json.JSONDecodeError as e: print(f\"\\n❌ JSON 解析失败: {e}\") print(\"响应内容：\\n\", result_text) return [] except Exception as e: print(f\"\\n❌ 习题生成失败: {e}\") return []def main(): # 初始化客户端 client = init_client() # 生成习题 exercises = generate_exercise(client, knowledge_point=\"牛顿第二定律\") # 打印习题 for i, ex in enumerate(exercises, 1): print(f\"\\n习题 {i}:\") print(f\"问题: {ex[\'question\']}\") print(f\"答案: {ex[\'answer\']}\") print(f\"解析: {ex[\'explanation\']}\")if __name__ == \"__main__\": main()

输入图片：

「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型 4.5 多模态实测：开源加速 AI 普惠落地

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成=== 原始响应 === [ { \"question\": \"一个质量为2 kg的物体受到两个水平力的作用：一个向右的力10 N，一个向左的力4 N。求物体的加速度大小和方向。\", \"answer\": \"加速度为3 m/s²，方向向右。\", \"explanation\": \"首先，计算物体所受的合外力。由于两个力方向相反，合外力为两个力的差值：F = 10 N - 4 N = 6 N，方向向右。然后，应用牛顿第二定律F = ma，其中F是合外力，m是物体的质量，a是加速度。将已知数值代入公式：6 N = 2 kg × a，解得a = 3 m/s²。因此，加速度的大小为3 m/s²，方向与合外力方向相同，即向右。\" }]习题 1:问题: 一个质量为2 kg的物体受到两个水平力的作用：一个向右的力10 N，一个向左的力4 N。求物体的加速度大小和方向。答案: 加速度为3 m/s²，方向向右。解析: 首先，计算物体所受的合外力。由于两个力方向相反，合外力为两个力的差值：F = 10 N - 4 N = 6 N，方向向右。然后，应用牛顿第二定律F = ma，其中F是合外力，m是物体的质量，a是加速度。将已知数值代入公式：6 N = 2 kg × a，解得a = 3 m/s²。因此，加速度的大小为3 m/s²，方向与合外力方向相同，即向右。

② 进一步：生成5道不同类型的题目

随后，模型根据知识点生成 5 道不同类型的习题（包括选择、填空、计算题），每道题附带答案与详细解析，展现出良好的教育知识图谱联动能力。

import osimport base64import jsonimport re# 图片转 Base64def img2base64(image_path: os.PathLike) -> str: if not os.path.exists(image_path): raise FileNotFoundError(f\"找不到图片: {image_path}\") with open(image_path, \"rb\") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(\"utf-8\")# 通过图片分析学科和知识点def analyze_image(client, image_path): suffix = os.path.splitext(image_path)[-1][1:] or \"png\" img64 = img2base64(image_path) img_data_url = f\"data:image/{suffix};base64,{img64}\" prompt = \"请根据题目图片内容，判断所属学科和知识点，并只用 JSON 格式返回：\" \\ \"{\\\"subject\\\": \\\"学科名称\\\", \\\"knowledge_points\\\": \\\"对应知识点\\\"}，不要输出多余的解释。\" response = client.chat.completions.create( model=\"ernie-4.5-vl-28b-a3b\", messages=[ { \"role\": \"user\", \"content\": [  {\"type\": \"text\", \"text\": prompt},  {\"type\": \"image_url\", \"image_url\": {\"url\": img_data_url}} ] } ] ) content = response.choices[0].message.content.strip() print(\"\\n📷 图像识别原始返回：\", content) # 提取 JSON match = re.search(r\'\\{.*?\\}\', content, re.DOTALL) if not match: raise ValueError(\"未找到有效 JSON\") info = json.loads(match.group()) return info.get(\"subject\", \"\").strip(), info.get(\"knowledge_points\", \"\").strip()# 生成个性化习题（直接复用你之前优化的 generate_personalized_exercises）def generate_personalized_exercises(client, subject, knowledge_points, student_level=\"中等\", num_exercises=5): # 学科角色描述 subject_roles = { \"语文\": \"你是一位资深语文老师，专注古诗词、阅读、写作等地方。\", \"数学\": \"你是一位资深数学老师，精通代数、几何、函数等地方。\", \"英语\": \"你是一位资深英语老师，擅长语法、词汇、阅读、写作等地方。\", \"物理\": \"你是一位资深物理老师，擅长力学、电学、热学、光学等知识点的教学。\", \"化学\": \"你是一位资深化学老师，擅长元素、反应、实验等知识点的教学。\", } system_role = subject_roles.get(subject, \"你是一位资深教师，擅长本学科知识点教学。\") # 构建 Prompt prompt = f\"\"\"根据以下要求生成高质量 {subject} 习题：- 知识点：{knowledge_points}- 学生水平：{student_level}- 题目数量：{num_exercises}- 格式：[ {{ \"question\": \"题目内容\", \"answer\": \"正确答案\", \"explanation\": \"详细解析\" }}]要求：- 题型多样（选择题、填空题、计算题等）- 答案准确，解析详细- 输出完整 JSON，不能包含多余文字\"\"\" response = client.chat.completions.create( model=\"ernie-4.5-vl-28b-a3b\", messages=[ {\"role\": \"system\", \"content\": system_role}, {\"role\": \"user\", \"content\": prompt} ], max_tokens=2048, temperature=0.3 ) content = response.choices[0].message.content.strip() print(\"\\n🎯 习题生成原始返回：\", content) # 解析 JSON match = re.search(r\'\\[\\s*\\{.*?\\}\\s*\\]\', content, re.DOTALL) if not match: raise ValueError(\"未找到有效 JSON 数组\") exercises = json.loads(match.group()) # 清洗 return [ { \"question\": ex[\"question\"].strip(), \"answer\": ex[\"answer\"].strip(), \"explanation\": ex[\"explanation\"].strip() } for ex in exercises if all(k in ex for k in [\"question\", \"answer\", \"explanation\"]) ]# 综合调用def main(client, image_path, student_level=\"中等\", num_exercises=3): subject, knowledge_points = analyze_image(client, image_path) print(f\"\\n✅ 识别结果：学科 - {subject}, 知识点 - {knowledge_points}\") exercises = generate_personalized_exercises( client=client, subject=subject, knowledge_points=knowledge_points, student_level=student_level, num_exercises=num_exercises ) # 输出习题 for i, ex in enumerate(exercises, 1): print(f\"\\n习题 {i}:\") print(f\"问题: {ex[\'question\']}\") print(f\"答案: {ex[\'answer\']}\") print(f\"解析: {ex[\'explanation\']}\")# 示例调用if __name__ == \"__main__\": client = init_client() # 你的初始化代码 main(client, image_path=\"work/物理-机械运动.png\")

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成📷 图像识别原始返回： { \"subject\": \"物理\", \"knowledge_points\": \"机械运动的相对性\"}_解析：题目围绕机械运动的基本概念及参照物选择展开，核心知识点为运动与静止的相对性（参照物选择对判断运动状态的影响），属于物理学中力学的基础内容。_✅ 识别结果：学科 - 物理, 知识点 - 机械运动的相对性🎯 习题生成原始返回： [ { \"question\": \"坐在行驶的汽车里，以汽车为参考系，乘客的运动状态是？\\nA. 静止\\nB. 加速运动\\nC. 匀速直线运动\\nD. 变速运动\", \"answer\": \"A\", \"explanation\": \"机械运动的相对性表明，物体的运动状态取决于所选参考系。当以运动的汽车为参考系时，乘客与汽车保持相对静止，因此乘客相对于汽车是静止的。即使汽车实际在行驶，在乘客的参考系中不会感受到自身运动，这是参考系选择的关键特性。\" }, { \"question\": \"两辆汽车分别以速度5m/s向东和3m/s向西行驶，若以向东为正方向，则两车的相对速度为？\", \"answer\": \"8m/s\", \"explanation\": \"机械运动相对性要求明确参考系。本题以向东为正方向时，东向汽车速度为+5m/s，西向汽车速度为-3m/s。相对速度计算为两者速度差（考虑方向），即5 - (-3) = 8m/s。这表明在选定正方向后，相对速度需通过矢量运算确定，体现参考系对物理量描述的决定性作用。\" }, { \"question\": \"一列火车以20m/s速度行驶，车上一乘客以5m/s速度向车尾行走。若以地面为参考系，求乘客相对于地面的速度表达式。当t=10s时，乘客相对于地面的位移是多少？（假设火车长度L=200m）\", \"answer\": \"15m/s；150m\", \"explanation\": \"根据运动相对性，乘客相对于地面的速度等于火车速度减去乘客相对于火车的速度。若火车向正方向行驶，乘客向车尾（负方向）行走，则乘客相对于地面速度为20m/s - 5m/s = 15m/s。位移计算为速度乘以时间，即15m/s × 10s = 150m。此例说明，即使乘客在火车内部运动，其相对于地面的运动仍需通过参考系转换分析，体现运动描述的相对性本质。\" }]习题 1:问题: 坐在行驶的汽车里，以汽车为参考系，乘客的运动状态是？A. 静止B. 加速运动C. 匀速直线运动D. 变速运动答案: A解析: 机械运动的相对性表明，物体的运动状态取决于所选参考系。当以运动的汽车为参考系时，乘客与汽车保持相对静止，因此乘客相对于汽车是静止的。即使汽车实际在行驶，在乘客的参考系中不会感受到自身运动，这是参考系选择的关键特性。习题 2:问题: 两辆汽车分别以速度5m/s向东和3m/s向西行驶，若以向东为正方向，则两车的相对速度为？答案: 8m/s解析: 机械运动相对性要求明确参考系。本题以向东为正方向时，东向汽车速度为+5m/s，西向汽车速度为-3m/s。相对速度计算为两者速度差（考虑方向），即5 - (-3) = 8m/s。这表明在选定正方向后，相对速度需通过矢量运算确定，体现参考系对物理量描述的决定性作用。习题 3:问题: 一列火车以20m/s速度行驶，车上一乘客以5m/s速度向车尾行走。若以地面为参考系，求乘客相对于地面的速度表达式。当t=10s时，乘客相对于地面的位移是多少？（假设火车长度L=200m）答案: 15m/s；150m解析: 根据运动相对性，乘客相对于地面的速度等于火车速度减去乘客相对于火车的速度。若火车向正方向行驶，乘客向车尾（负方向）行走，则乘客相对于地面速度为20m/s - 5m/s = 15m/s。位移计算为速度乘以时间，即15m/s × 10s = 150m。此例说明，即使乘客在火车内部运动，其相对于地面的运动仍需通过参考系转换分析，体现运动描述的相对性本质。

场景二：理科类个性化题目生成

我们通过自定义 Prompt 指令，例如“为中等水平的学生设计3道配解析的题目”，文心 4.5 会自适应调整：

  • 题目难度
  • 解题步骤详细程度
  • 解析风格（语言表达更贴近教学）

这种能力在 K12 个性化教学、智能辅导、习题生成类应用中极具价值。

import openaiimport jsonimport redef init_client(host=\"127.0.0.1\", port=\"8180\", api_key=\"null\"): \"\"\" 初始化 ERNIE-VL 客户端 \"\"\" client = openai.Client(base_url=f\"http://{host}:{port}/v1\", api_key=api_key) print(\"✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成\") return clientdef build_prompt(subject, knowledge_points, num_exercises, difficulty): \"\"\" 根据学科和参数构造个性化提示 \"\"\" # 针对不同学科的个性化描述示例 subject_intro = { \"物理\": \"你是一位资深物理老师，擅长讲解力学、电磁学、热学等知识点。\", \"数学\": \"你是一位资深数学老师，熟悉代数、几何、微积分等知识点。\", \"化学\": \"你是一位资深化学老师，擅长无机、有机、分析化学等内容。\", \"语文\": \"你是一位语文老师，擅长古诗文、现代文阅读理解与写作。\", \"英语\": \"你是一位英语老师，擅长语法、阅读理解和写作技巧。\" } intro = subject_intro.get(subject, \"你是一位专业教师，擅长生成高质量习题。\") prompt = f\"\"\"{intro}请严格以 JSON 数组形式输出高质量的习题列表：- 学科：{subject}- 知识点：{knowledge_points}- 题目数量：{num_exercises}- 难度：{difficulty}请直接输出以下格式的 JSON 数组：[ {{ \"question\": \"题目内容\", \"answer\": \"标准答案\", \"explanation\": \"详细解析\" }}]⚠️ 重要要求：1. 题型多样（选择题、填空题、计算题等），答案准确，解析详尽。2. JSON格式必须完整且合法： - 每个元素用花括号 {{}} 包裹且闭合。 - 元素之间用逗号分隔，最后一个元素后不带逗号。 - 数组用方括号 [] 包裹且闭合。3. 严禁出现任何额外文本，包括代码块标记、多余空格、注释或说明。4. 输出内容只能是纯 JSON 数组文本。请严格按照要求生成，保证JSON可以被直接解析。\"\"\" return prompt.strip()def extract_json_array(response_text): \"\"\" 更鲁棒地从返回文本中提取 JSON 数组。 \"\"\" json_pattern = re.compile(r\'\\[\\s*\\{.*?\\}\\s*\\]\', re.DOTALL) match = json_pattern.search(response_text) if match: return match.group() if \"```json\" in response_text: return response_text.split(\"```json\")[1].split(\"```\")[0].strip() elif \"```\" in response_text: return response_text.split(\"```\")[1].strip() raise ValueError(\"未找到 JSON 格式的数据\")def generate_exercises(client, tokenizer, subject, knowledge_points, num_exercises=5, difficulty=\"medium\"): \"\"\" 调用 ERNIE-VL 生成习题 \"\"\" prompt = build_prompt(subject, knowledge_points, num_exercises, difficulty) try: response = client.chat.completions.create( model=\"ernie-4.5-vl-28b-a3b\", messages=[ {  \"role\": \"system\",  \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": \"你是专业的教育专家，擅长根据知识点生成高质量的习题和解析。\" }  ] }, {  \"role\": \"user\",  \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": prompt }  ] }, ], max_tokens=8192, temperature=0.3, stream=False ) response_content = response.choices[0].message.content print(\"\\n=== 原始响应 ===\\n\", response_content) json_str = extract_json_array(response_content) exercises = json.loads(json_str) valid_exercises = [] for ex in exercises: if all(k in ex for k in [\"question\", \"answer\", \"explanation\"]): valid_exercises.append({  \"question\": ex[\"question\"].strip(),  \"answer\": ex[\"answer\"].strip(),  \"explanation\": ex[\"explanation\"].strip() }) return valid_exercises except (json.JSONDecodeError, IndexError, KeyError, ValueError) as e: print(f\"\\n❌ JSON解析失败: {str(e)}\") return [] except Exception as e: print(f\"\\n❌ 习题生成失败: {str(e)}\") return []def main(): client = init_client() # 示例：针对不同学科生成习题 subjects = [ (\"物理\", \"牛顿运动定律\", 2, \"简单\"), (\"数学\", \"二次函数的性质\", 1, \"中等\"), (\"化学\", \"化学反应速率\", 1, \"困难\") ] for subject, kp, num, diff in subjects: print(f\"\\n--- 生成学科：{subject}，知识点：{kp}，数量：{num}，难度：{diff} ---\") exercises = generate_exercises(client, None, subject, kp, num, diff) for i, ex in enumerate(exercises, 1): print(f\"\\n习题 {i}:\") print(f\"问题: {ex[\'question\']}\") print(f\"答案: {ex[\'answer\']}\") print(f\"解析: {ex[\'explanation\']}\")if __name__ == \"__main__\": main()

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成--- 生成学科：物理，知识点：牛顿运动定律，数量：2，难度：简单 ---=== 原始响应 === [ { \"question\": \"一个质量为3kg的物体，在水平面上受到水平向右的10N的拉力和水平向左的6N的摩擦力作用，求物体的加速度大小和方向。\", \"answer\": \"1.33m/s²，水平向右\", \"explanation\": \"根据牛顿第二定律，F_net = ma。F_net = 10N - 6N = 4N。代入公式，4N = 3kg * a，解得a ≈ 1.33m/s²，方向与合力方向相同，即水平向右。\" }, { \"question\": \"一辆质量为500kg的汽车，在水平路面上以10m/s的速度行驶，受到的阻力为车重的0.1倍。若司机以大小为2000N的制动力刹车，求汽车的加速度大小。（g取10m/s²）\", \"answer\": \"4m/s²\", \"explanation\": \"阻力f = 0.1 * m * g = 0.1 * 500kg * 10m/s² = 500N。制动力与阻力方向相同，合力F_net = 2000N + 500N = 2500N。根据牛顿第二定律，F_net = ma，代入得2500N = 500kg * a，解得a = 5m/s²？但题目中制动力2000N已远大于阻力500N，实际合力应为2000N（假设制动力方向与运动相反，但题目描述可能指额外制动力，按题目字面理解为合力2000N？更正：若制动力单独作用，则F_net = 2000N，a = 2000/500 = 4m/s²。题目可能指制动力与阻力同方向？但通常制动力单独作用，故按合力2000N计算，答案4m/s²。\" } ]习题 1:问题: 一个质量为3kg的物体，在水平面上受到水平向右的10N的拉力和水平向左的6N的摩擦力作用，求物体的加速度大小和方向。答案: 1.33m/s²，水平向右解析: 根据牛顿第二定律，F_net = ma。F_net = 10N - 6N = 4N。代入公式，4N = 3kg * a，解得a ≈ 1.33m/s²，方向与合力方向相同，即水平向右。习题 2:问题: 一辆质量为500kg的汽车，在水平路面上以10m/s的速度行驶，受到的阻力为车重的0.1倍。若司机以大小为2000N的制动力刹车，求汽车的加速度大小。（g取10m/s²）答案: 4m/s²解析: 阻力f = 0.1 * m * g = 0.1 * 500kg * 10m/s² = 500N。制动力与阻力方向相同，合力F_net = 2000N + 500N = 2500N。根据牛顿第二定律，F_net = ma，代入得2500N = 500kg * a，解得a = 5m/s²？但题目中制动力2000N已远大于阻力500N，实际合力应为2000N（假设制动力方向与运动相反，但题目描述可能指额外制动力，按题目字面理解为合力2000N？更正：若制动力单独作用，则F_net = 2000N，a = 2000/500 = 4m/s²。题目可能指制动力与阻力同方向？但通常制动力单独作用，故按合力2000N计算，答案4m/s²。--- 生成学科：数学，知识点：二次函数的性质，数量：1，难度：中等 ---=== 原始响应 === [ { \"question\": \"已知二次函数y=2x^2-4x+5，求该二次函数的顶点坐标和对称轴。\", \"answer\": \"顶点坐标为(1,3)，对称轴为x=1\", \"explanation\": \"对于二次函数y=ax^2+bx+c，顶点坐标为(-b/2a, c-b^2/4a)。代入a=2, b=-4, c=5，得到顶点坐标为(1,3)。对称轴为x=-b/2a，代入得x=1。\" }]习题 1:问题: 已知二次函数y=2x^2-4x+5，求该二次函数的顶点坐标和对称轴。答案: 顶点坐标为(1,3)，对称轴为x=1解析: 对于二次函数y=ax^2+bx+c，顶点坐标为(-b/2a, c-b^2/4a)。代入a=2, b=-4, c=5，得到顶点坐标为(1,3)。对称轴为x=-b/2a，代入得x=1。--- 生成学科：化学，知识点：化学反应速率，数量：1，难度：困难 ---=== 原始响应 === [ { \"question\": \"在某温度下，将2 mol A和2 mol B投入密闭容器中进行反应：A(g) + B(g) ⇌ C(g) + D(g)，10 min后达到平衡，各物质浓度在不同条件下的变化及再次平衡情况如下。在第一次平衡基础上，改变某些反应条件时，关于各物质浓度可能发生变化的是（ ）\\nA. 缩小容器体积（压缩）\\nB. 加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6 mol·L-1\\nC. 升高温度，当体系达到新的平衡时，测得c(A) > c(B)\\nD. 加入催化剂，当体系达到新的平衡时，测得c(B)>1.0 mol·L-1\", \"answer\": \"B\", \"explanation\": \"本题可根据化学平衡的影响因素，结合各选项中改变的条件对平衡的影响来逐一分析：\\n选项A：该反应前后气体的化学计量数之和相等，缩小容器体积（压缩）相当于增大压强，由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，A中“各物质的浓度发生变化”错误，A选项不符合题意。\\n选项B：加入一定量D，D是生成物，加入D相当于增大压强（缩小容器体积），由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，而原平衡中各物质的浓度之和为2mol/L+2mol/L=2mol/L，所以加入D后各物质的浓度之和为\\n2mol/L×2=4mol/L，又因为c(C)=0.6mol/L，则c(D)=1.2+0.6=1.8mol/L，原平衡中c(C)=c(D)=1mol/L，所以当加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6mol·L-1是可能的，B选项符合题意。\\n选项C：A(g)+B(g)⇌C(g)+D(g)，假设反应物全部转化为生成物，A、B的物质的量之比为1:1，升高温度，平衡逆向移动，但A、B的物质的量之比仍为1:1，即c(A)=c(B)，C中“c(A)>c(B)”错误，C选项不符合题意。\\n选项D：加入催化剂，平衡不移动，所以各物质的浓度不变，D中“c(B)>1.0mol·L-1”错误，D选项不符合题意。\\n综上，答案是B。\" }]习题 1:问题: 在某温度下，将2 mol A和2 mol B投入密闭容器中进行反应：A(g) + B(g) ⇌ C(g) + D(g)，10 min后达到平衡，各物质浓度在不同条件下的变化及再次平衡情况如下。在第一次平衡基础上，改变某些反应条件时，关于各物质浓度可能发生变化的是（ ）A. 缩小容器体积（压缩）B. 加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6 mol·L-1C. 升高温度，当体系达到新的平衡时，测得c(A) > c(B)D. 加入催化剂，当体系达到新的平衡时，测得c(B)>1.0 mol·L-1答案: B解析: 本题可根据化学平衡的影响因素，结合各选项中改变的条件对平衡的影响来逐一分析：选项A：该反应前后气体的化学计量数之和相等，缩小容器体积（压缩）相当于增大压强，由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，A中“各物质的浓度发生变化”错误，A选项不符合题意。选项B：加入一定量D，D是生成物，加入D相当于增大压强（缩小容器体积），由于反应前后气体分子数不变，所以增大压强平衡不移动，各物质的浓度增大相同的倍数，而原平衡中各物质的浓度之和为2mol/L+2mol/L=2mol/L，所以加入D后各物质的浓度之和为2mol/L×2=4mol/L，又因为c(C)=0.6mol/L，则c(D)=1.2+0.6=1.8mol/L，原平衡中c(C)=c(D)=1mol/L，所以当加入一定量D，当体系达到新的平衡时，测得c(C)=0.6mol·L-1是可能的，B选项符合题意。选项C：A(g)+B(g)⇌C(g)+D(g)，假设反应物全部转化为生成物，A、B的物质的量之比为1:1，升高温度，平衡逆向移动，但A、B的物质的量之比仍为1:1，即c(A)=c(B)，C中“c(A)>c(B)”错误，C选项不符合题意。选项D：加入催化剂，平衡不移动，所以各物质的浓度不变，D中“c(B)>1.0mol·L-1”错误，D选项不符合题意。综上，答案是B。

场景三：文科类学科教育场景

import jsonimport redef init_client(host=\"127.0.0.1\", port=\"8180\", api_key=\"null\"): \"\"\" 初始化 ERNIE-VL 客户端 \"\"\" import openai client = openai.Client(base_url=f\"http://{host}:{port}/v1\", api_key=api_key) print(\"✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成\") return clientdef build_prompt(subject, knowledge_points, student_level, num_exercises): \"\"\" 构建个性化提示，结合学科和学生水平 \"\"\" subject_experts = { \"语文\": (\"你是一位资深的语文老师，多年专注于语文教学，\" \"对古诗词鉴赏、阅读理解、作文技巧、文言文翻译和文学常识有深入研究。\" \"擅长设计启发学生文学思维的题目，注重语言表达和文学素养的培养。\"), \"数学\": (\"你是一位资深的数学老师，多年专注于数学教学，\" \"对代数运算、几何证明、函数分析、概率统计和解题技巧有深入研究。\" \"擅长设计逻辑严谨的数学题目，注重培养学生数学思维和问题解决能力。\"), \"英语\": (\"你是一位资深的英语老师，多年专注于英语教学，\" \"对语法结构、词汇运用、阅读理解、写作技巧和口语表达有深入研究。\" \"擅长设计贴近实际应用的英语题目，注重培养学生语言应用能力。\"), \"物理\": (\"你是一位资深的物理老师，擅长讲解力学、电磁学、热学等知识点，\" \"注重培养学生的物理直观和实验能力。\"), \"化学\": (\"你是一位资深化学老师，擅长无机、有机、分析化学等内容，\" \"注重培养学生的化学实验和理论结合能力。\"), } system_role = subject_experts.get(subject, \"你是一位专业教师，擅长生成高质量习题。\") prompt = f\"\"\"{system_role}请根据以下要求生成个性化{subject}习题：1. 知识点：{knowledge_points}2. 学生水平：{student_level}3. 题目数量：{num_exercises}道4. 包含完整题目、答案和解析5. 使用纯JSON格式输出，结构如下：[ {{ \"question\": \"题目内容\", \"answer\": \"正确答案\", \"explanation\": \"详细解题步骤和解析\" }}]要求：- 题型多样化（选择题、填空题、计算题、应用题等）- 难度符合学生水平- 解析要详细且易懂- 严禁包含任何除JSON数组外的文本、代码块标记或注释- JSON格式必须完整合法，数组元素之间用逗号分隔，且最后一个元素后无逗号请严格按照要求输出，仅输出纯JSON数组。\"\"\" return prompt.strip()def extract_json_array(text): \"\"\" 从模型回复中提取JSON数组字符串，鲁棒性强 \"\"\" # 尝试正则匹配最外层JSON数组 pattern = re.compile(r\'\\[\\s*\\{.*?\\}\\s*\\]\', re.DOTALL) match = pattern.search(text) if match: return match.group() # 处理代码块形式的json输出 if \"```json\" in text: return text.split(\"```json\")[1].split(\"```\")[0].strip() if \"```\" in text: return text.split(\"```\")[1].strip() # 备选：寻找首尾中括号包围内容 start = text.find(\'[\') end = text.rfind(\']\') if start != -1 and end != -1 and end > start: return text[start:end+1] raise ValueError(\"未能提取有效的JSON数组\")def generate_personalized_exercises(client, subject, knowledge_points, student_level=\"中等\", num_exercises=5): \"\"\" 生成个性化教育习题 \"\"\" prompt = build_prompt(subject, knowledge_points, student_level, num_exercises) try: response = client.chat.completions.create( model=\"ernie-4.5-vl-28b-a3b\", # 你的模型名称 messages=[ {  \"role\": \"system\",  \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": f\"你是专业的{subject}教育专家，擅长根据知识点生成高质量习题和解析。\" }  ] }, {  \"role\": \"user\",  \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": prompt }  ] } ], max_tokens=8192, temperature=0.3, stream=False ) response_content = response.choices[0].message.content print(\"\\n=== 原始响应 ===\\n\", response_content) json_str = extract_json_array(response_content) exercises = json.loads(json_str) valid_exercises = [] for ex in exercises: if all(key in ex for key in [\"question\", \"answer\", \"explanation\"]): valid_exercises.append({  \"question\": ex[\"question\"].strip(),  \"answer\": ex[\"answer\"].strip(),  \"explanation\": ex[\"explanation\"].strip() }) return valid_exercises except (json.JSONDecodeError, ValueError, IndexError, KeyError) as e: print(f\"\\n❌ JSON解析失败: {str(e)}\") return [] except Exception as e: print(f\"\\n❌ 习题生成失败: {str(e)}\") return []if __name__ == \"__main__\": # 示例，初始化客户端 client = init_client() # 生成示例语文习题 exercises = generate_personalized_exercises( client=client, subject=\"语文\", knowledge_points=\"古诗词鉴赏、常见错别字辨析\", student_level=\"中等\", num_exercises=3 ) for i, ex in enumerate(exercises, 1): print(f\"\\n习题 {i}:\") print(f\"问题: {ex[\'question\']}\") print(f\"答案: {ex[\'answer\']}\") print(f\"解析: {ex[\'explanation\']}\")

输出结果：

✅ ERNIE-VL 客户端初始化完成=== 原始响应 === [ { \"question\": \"阅读李白的《静夜思》，回答问题：诗中“明月”这一意象主要表达了诗人怎样的情感？A. 孤独寂寞 B. 思乡之情 C. 赞美自然 D. 孤独惆怅\", \"answer\": \"B\", \"explanation\": \"在《静夜思》中，“明月”这一意象常被用来寄托思乡之情。诗人在异乡看到明亮的月光，联想到家乡的亲人，从而引发了深深的思乡之情。选项A“孤独寂寞”虽然也有一定道理，但不如“思乡之情”贴切；选项C“赞美自然”与诗的主题不符；选项D“孤独惆怅”则过于宽泛，没有具体指向诗中的情感核心。\" }, { \"question\": \"找出下列句子中的错别字：阳光明媚，微风和日历，湖水清澈见底，岸边柳树成荫。\", \"answer\": \"日历\", \"explanation\": \"在给出的句子中，“微风和日历”存在错别字。正确的词语应为“微风和日丽”。“日丽”形容天气晴朗、阳光明媚，而“日历”是指记录日期和节日的簿册，与句意不符。因此，错别字是“日历”。其他词语如“阳光明媚”、“清澈见底”、“柳树成荫”均书写正确。\" }, { \"question\": \"阅读以下古诗词片段，并回答问题：\\n春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。诗人用“争艳”形容百花，用“飘飞”形容柳絮，请分析“争艳”和“飘飞”这两个词语在修辞手法上的特点，并找出文本中的一处错别字。\\nA. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”。\\nB. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了拟物手法；文本中的错别字是“花漂”。\\nC. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”不存在（实际无错别字，需合理设计）。\\n（注：为符合题目要求，设计文本中存在错别字，如“花漂”，实际解析中需指出。此处选择A作为示例，但需调整解析以包含错别字设计，如改为“花漂”为“花飘”。但为保持题目简洁，直接设计文本含错别字，如“花漂”。但更合理的是，题目中明确要求找错别字，故设计文本含错别字，如“花漂”。最终解析中指出错别字。）\\n实际设计：文本为“春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。岸边柳树成荫，花漂似雪。”\\n问题：1. “争艳”和“飘飞”的修辞手法；2. 文本中的错别字是什么？\", \"answer\": \"1. 拟人；2. 花漂\", \"explanation\": \"对于第一个问题，“争艳”一词将百花人格化，赋予其竞争、争奇斗艳的行为，这是拟人手法；“飘飞”一词则形象地描绘了柳絮在空中飘动的情景，虽然未直接比喻其他事物，但在此语境下，它更多是通过动作描写来表现柳絮的轻盈，但若从修辞手法严格分类，可视为一种生动的描写，但题目中将其与“比喻”对应，可能是强调其动态感，但更准确的是，拟人更贴切。然而，题目选项中“争艳”为拟人，“飘飞”若理解为将柳絮比作其他飘浮物（如雪花），则可视为比喻，但在此语境下，更偏向拟人强调其动态美。但为符合题目选项，选择A中的“争艳”拟人，“飘飞”比喻（尽管不完全严谨，但题目如此设计），故选择A的修辞手法描述，但需注意，题目要求多样化，故选择A作为示例，但解析中需指出修辞手法的合理性。对于第二个问题，文本中的错别字是“花漂”，正确应为“花飘”，形容花朵如雪花般飘落，但“花漂”则可能被误解为花朵漂浮，与语境不符。因此，错别字是“花漂”。在解析中，需明确指出修辞手法的分析，并强调错别字的识别。\" }]习题 1:问题: 阅读李白的《静夜思》，回答问题：诗中“明月”这一意象主要表达了诗人怎样的情感？A. 孤独寂寞 B. 思乡之情 C. 赞美自然 D. 孤独惆怅答案: B解析: 在《静夜思》中，“明月”这一意象常被用来寄托思乡之情。诗人在异乡看到明亮的月光，联想到家乡的亲人，从而引发了深深的思乡之情。选项A“孤独寂寞”虽然也有一定道理，但不如“思乡之情”贴切；选项C“赞美自然”与诗的主题不符；选项D“孤独惆怅”则过于宽泛，没有具体指向诗中的情感核心。习题 2:问题: 找出下列句子中的错别字：阳光明媚，微风和日历，湖水清澈见底，岸边柳树成荫。答案: 日历解析: 在给出的句子中，“微风和日历”存在错别字。正确的词语应为“微风和日丽”。“日丽”形容天气晴朗、阳光明媚，而“日历”是指记录日期和节日的簿册，与句意不符。因此，错别字是“日历”。其他词语如“阳光明媚”、“清澈见底”、“柳树成荫”均书写正确。习题 3:问题: 阅读以下古诗词片段，并回答问题：春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。诗人用“争艳”形容百花，用“飘飞”形容柳絮，请分析“争艳”和“飘飞”这两个词语在修辞手法上的特点，并找出文本中的一处错别字。A. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”。B. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了拟物手法；文本中的错别字是“花漂”。C. “争艳”运用了拟人手法，“飘飞”运用了比喻手法；文本中的错别字是“花漂”不存在（实际无错别字，需合理设计）。（注：为符合题目要求，设计文本中存在错别字，如“花漂”，实际解析中需指出。此处选择A作为示例，但需调整解析以包含错别字设计，如改为“花漂”为“花飘”。但为保持题目简洁，直接设计文本含错别字，如“花漂”。但更合理的是，题目中明确要求找错别字，故设计文本含错别字，如“花漂”。最终解析中指出错别字。）实际设计：文本为“春日融融，百花争艳，春风拂面，柳絮飘飞。岸边柳树成荫，花漂似雪。”问题：1. “争艳”和“飘飞”的修辞手法；2. 文本中的错别字是什么？答案: 1. 拟人；2. 花漂解析: 对于第一个问题，“争艳”一词将百花人格化，赋予其竞争、争奇斗艳的行为，这是拟人手法；“飘飞”一词则形象地描绘了柳絮在空中飘动的情景，虽然未直接比喻其他事物，但在此语境下，它更多是通过动作描写来表现柳絮的轻盈，但若从修辞手法严格分类，可视为一种生动的描写，但题目中将其与“比喻”对应，可能是强调其动态感，但更准确的是，拟人更贴切。然而，题目选项中“争艳”为拟人，“飘飞”若理解为将柳絮比作其他飘浮物（如雪花），则可视为比喻，但在此语境下，更偏向拟人强调其动态美。但为符合题目选项，选择A中的“争艳”拟人，“飘飞”比喻（尽管不完全严谨，但题目如此设计），故选择A的修辞手法描述，但需注意，题目要求多样化，故选择A作为示例，但解析中需指出修辞手法的合理性。对于第二个问题，文本中的错别字是“花漂”，正确应为“花飘”，形容花朵如雪花般飘落，但“花漂”则可能被误解为花朵漂浮，与语境不符。因此，错别字是“花漂”。在解析中，需明确指出修辞手法的分析，并强调错别字的识别。

五、项目效果总结

5.1 响应速度与性能测试

在星河社区的 A800 环境下，实测 ERNIE-VL 多模态模型的表现：

指标 数值 推理响应时间（平均） ~25 秒 显存占用 ≈ 20GB 并发稳定性 支持 5-10 路并发调用，无明显抖动 调用接口 支持 Stream 与 Non-Stream 模式，适配教学应用需求

即使在多图+长文本输入场景中，模型也能在稳定时间范围内返回合理结果，完全可满足在线教育或教学辅助类需求。

5.2 优势亮点与优化建议

✅ 优势总结：

  • FastDeploy + ERNIE 组合部署简单，实测效率高
  • 多模态理解能力提升，特别适配图文混合教学场景
  • 基于百度文库知识底座，生成内容更权威
  • 个性化 Prompt 调控题目风格，适合教学定制化需求

⚠️ 不足建议：

  • OCR 对低分辨率截图的识别有一定误差（可接入 OCR 微调）
  • 当前不支持直接输出图表或公式，适合文本类题型为主
  • 生成内容偶有“JSON格式非法”情况，需加前置校验函数优化

六、开源之路的意义：从可复现到可用的进化

在这次实测中，我最直观的感受是：开源的意义，不再只是开放参数与代码，而是让开发者能快速复现场景、验证业务、构建产品。

文心大模型 4.5 系列的开源，意味着：

  • 国内企业首次具备完整「多模态+大模型」开源能力
  • 基于飞桨生态可一键部署，可低门槛复现业务逻辑
  • 教育、医疗、法律等知识密集型领域，将迎来 AI 加速普惠落地的机会

期待未来文心系列能：

  • 提供更多标准场景微调参数包（如“物理教学微调”）
  • 拓展图文混合表达能力（如输出图解 + 题干）
  • 加强教学场景推理链路透明度（输出步骤解释、评分依据）

七、文末致谢

本项目开发参考了飞桨社区 FastDeploy 示例文档，以及开源项目【会唱歌的炼丹师】的 AI 作文批阅系统、【Amireon】的多模态数学解题框架，等优秀工程实践。

特别是在多专家 Agent 协作、上下文管理、Prompt 模板优化、JSON 结构解析、多模态图片识别等方面获得了诸多启发，特此向原作者表示诚挚感谢！

目前，文心大模型 4.5 系列已在 GitCode 平台开放下载，欢迎开发者前往体验开源 AI 的速度与力量！

📮 欢迎留言交流，也欢迎更多开发者加入飞桨星河社区，共建国产大模型生态！

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