在网上看了很多教学视频，但总觉得它们没有完全针对你的具体疑惑？没关系，让 AI 单独给你做一个吧。

痛点

你听说过 可汗学院 吗？

它最初就是萨尔曼・可汗为了辅导亲戚，用视频把复杂的知识点掰开揉碎了讲解，取得了非常好的效果。后来他把这些视频放到网上，帮助了无数学习者。

还有像 3Blue1Brown 这样的账号，能把机器学习里「卷积神经网络」这类抽象概念，用动画形式讲得特别清楚，连我上课都常常推荐学生去看。

这些优质的视频资源非常受欢迎，也说明了大家对于清晰易懂的教学内容有着强烈的需求。但问题在于，这些预先制作好的视频，很难覆盖到每一个学习者个性化的疑惑点。

就如同课堂上的老师精力有限，视频制作者也不可能为每个人的特定问题都制作一个专属视频。因此，个性化辅导的市场需求一直很旺盛。

曙光

那么，AI 的出现，能不能改变这个局面呢？

我们已经看到，AI 在文本问答方面展现了强大的能力，可以把知识的获取变得更加普及和便捷。很多学生现在遇到问题，会先尝试问问 AI，这个新行为正在帮助他们克服「遇到问题先不问，攒着」的坏习惯。

既然文本形式的个性化辅导已经逐渐普及，那么，能不能更进一步，让 AI 为我们即时生成个性化的教学视频呢？最近，就有一些年轻的创业者开始尝试做这件事了。

他们开发了一个名为「Video Tutor」的应用。

Video Tutor 的宣传语很有力：「万物皆可问，知识一目了然」。听起来是不是很吸引人？

在其官方介绍中，Video Tutor 展示了如何用它来理解各种概念，比如「什么是函数」、「什么是三角形」，甚至包括 SAT 数学题和 STEM 领域的知识。

例如，官方演示了一个如何用视频讲解物理题的例子。视频中会用动画展示小球的运动轨迹，并解释水平推力和重力是如何共同作用于小球的。

对于 SAT 数学中的几何题，它也能生成步骤清晰的讲解视频。比如一道求解圆形阴影部分面积的题目，视频会引导你先计算整个圆的面积，然后巧妙地将圆比作披萨，分割成若干等份，从而一步步推导出阴影部分的面积。

虽然这类题目对于我们国内的初中生来说可能比较简单，但在其他地方，同龄的学生可能依然需要这样细致的讲解。

更棒的是，Video Tutor 支持多种语言，包括中文、英文、日文等等。官方演示中，同一个数学概念「y = 2x + 1 中斜率 m 是 2」，可以用不同语言进行讲解，非常方便。

注意本文中提到的视频，不仅有动画和演示步骤，也有娓娓道来的讲解声音。你可以 点击这个链接 查看包含声音的完整版本。

实测

当然，光看官方介绍还不够，我们得亲自上手试试才知道它到底好不好用。

生活常识

我先尝试了一个非常生活化的问题：「给我讲讲系鞋带的最好方式」。我想看看它能不能把这个日常小事讲明白，并且充分利用视觉元素。

提交问题后，它会询问你希望使用哪种语言，我选择了中文。

系统提示预计需要 2 分钟生成视频，不过根据我的实际体验，等待时间可能会稍长一些，也许是目前用的人比较多吧。

过了一会儿，视频生成了，长度是 2 分 12 秒。

视频内容确实很细致，它会从准备工作开始，确保鞋带已经穿过所有鞋孔。然后是打基础结，通常是将右边鞋带放在左边鞋带上方，然后从下方穿过形成交叉点并拉紧。接着是制作环和缠绕，用右手拿的鞋带弯曲成一个环，再用左手拿的鞋带绕过这个环的底部，注意缠绕方向是从环的后方向前方绕过。最后一步是穿过和形成双环，将左手鞋带从右手环下方穿过形成第二个环，然后同时拉紧这两个环，形成一个漂亮的蝴蝶结。

视频还会提醒一些小贴士，比如保持鞋带长度均匀，拉紧时不要太用力等等。

专业知识

尝试完生活常识问题后，我发现免费的额度用完了。每个新注册用户只有一个积分。

为了能继续测试，我选择花费 3.99 美元解锁了 4 个积分。

这次，我想问一个专业性强一点的问题。正好我最近在给学生讲机器学习课程中的「推荐系统」，于是我输入了：「介绍推荐系统中的冷启动方式」。

同样我这次也选择了中文，等待视频生成。

这次生成的视频有 3 分 31 秒，比系鞋带的视频要长一些，看来系统也认为这个问题需要更长的讲解时间。

视频首先解释了什么是冷启动，指的是系统在缺乏足够用户行为数据时，难以提供有效的个性化推荐。然后，它将冷启动问题分为三种类型：用户冷启动（新用户加入，系统不了解其偏好）、物品冷启动（新物品上线，没有用户交互数据）和系统冷启动（整个推荐系统刚上线，没有任何数据）。

针对这些问题，视频介绍了几种常见的解决方法。第一种是基于流行度或热门度的方法，向新用户推荐当前最受欢迎的物品，简单有效，尤其适用于系统冷启动和用户冷启动初期。第二种是基于内容的方法，利用物品自身的属性信息（如电影的类型、演员，商品的描述、类别）进行推荐，对物品冷启动特别有效。第三种是基于用户画像或人口统计学的方法，利用用户的基本信息（如年龄、性别、地域）来推荐在相似画像用户群体中受欢迎的物品，适用于用户冷启动。

讲解还在继续，不过这里就不展开了。你如果感兴趣的话，可以 在这里查看完整版本。

基础教育

测试了两头儿，也就是给儿童的常识知识和大学专业课内容，我又尝试了家长们可能更关心的基础教育内容，尤其是数学。

我当年数学学得不咋扎实，很多东西早就忘光了。不过几何上有个托勒密定理，我记得挺清楚。因为当年我们老师为了让大伙儿能记住，总爱说「托～唆了蜜」定理。你看，穿透数十年时光，现在我还记忆犹新。

我在 ChatGPT 里面先查看了一下托勒密定理的内容，确认自己没有张冠李戴。

之后，我在 Video Tutor 里面输入了需求：

讲解托勒密定理和在平面几何解题中的应用

这次生成的视频将近 2 分钟长。

讲解还是很细致。而且用动画来展现计算步骤，很是详尽。

我觉得自己上中学的时候要是有这样一个 AI 助手，就不怕上课的时候因为溜号没跟上老师的讲解了，哈哈。

点评

试验之后，我觉得 Video Tutor 确实有一些可取之处。

首先，它在一定程度上做到了「因材施教」。对于系鞋带这样的生活技能，它会不厌其烦地讲解每一个步骤。而对于「推荐系统冷启动」这样的专业问题，它则会调用相关的知识组块进行系统性的介绍。对于基础教育中的数学问题，它边讲边画，让学生能够跟上思考。当然，如果我能更明确地指定视频的受众群体（比如是讲给初学者还是有一定基础的人），效果可能会更好。

其次，讲解方式比较「平易近人」。它会假设你不能很快理解所有内容，因此会将复杂问题拆解，逐步增加知识密度，避免造成认知过载。

不过，目前它也存在一些限制，最主要的就是价格。免费试用只有一条，后续每条视频需要花费 1 美元。这个价格可能会让很多学生望而却步，不利于当前的大规模普及。

尽管如此，我们也要看到一个趋势：大模型的价格，尤其是像视频生成这样目前还比较昂贵的多模态模型，未来很可能会像文本和图像生成模型那样，价格不断「卷」下来。

如果将来生成这样一条个性化教学视频的成本能够降低到 1 元 / 条，我相信对于广大家长和学生来说，无疑多了一个非常棒的辅导选项。它能够真正做到因材施教，在你需要的时候及时提供帮助，而不用受限于固定的时间和地点。

我觉得既然有免费额度，你现在最好就自己动手尝试一下。

试用之后，欢迎你在评论区分享体验和想法，我们一起交流讨论。

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