Programa de Garantia de Precisão de Conteúdo da Fogsight
A correção do conteúdo gerado é garantida por meio dos vários mecanismos a seguir:
- Fase preventiva::
- Otimização de entrada: uso do formato "conceito + qualificador" (por exemplo, "lei do aumento da entropia - segunda lei da termodinâmica")
- Seleção de modelos: preferência por LLMs focados em precisão factual, como o Gemini 2.5
- Controle de geração::
- Acrescente a diretriz de validação: "Cite as definições do livro-texto oficial University Physics"
- Ativar o modo de rigor (parâmetro: accuracy_level=high)
- Mecanismos de verificação::
- Sinalização automática de incerteza (mostrada em amarelo como "a ser validada")
- Funcionalidade integrada de verificação de fatos: compare gráficos de conhecimento predefinidos
- processo de correção de erros::
- Modelo de comando de correção de erro: "Alterar 'órbitas de elétrons' para 'distribuição de probabilidade de nuvem de elétrons' no quadro 3"
- Criar uma base de conhecimento de erros comuns para evitar repeti-los
- O modelo de especialista::
- Carregar PDF/PPT de referência para fortalecer a base da geração
- Acesso a bancos de dados especializados (por exemplo, IEEE Xplore) para obter os últimos resultados de pesquisa
Recomendação final: o modelo de seguro duplo gerado por IA + revisão manual é recomendado para os principais conteúdos de ensino.
Essa resposta foi extraída do artigoFogsight: ferramenta de IA para gerar animações instrucionais com um cliqueO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar erros intelectuais em animações instrucionais geradas por IA?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch