针对这个问题，我们来看看现有的AI大规模措辞模型的表现。
ChatGPT：
根据题目给出的条件，我们可以列出方程组：
千位数字为2
百位数字为3 千位数字
十位数字为 x
个位数字为 4 x
四个数字的和为 13
将这些条件转化为方程，得到以下方程组：
千位数字：2
百位数字：3 2 = 6
十位数字：x
个位数字：4 x
2 + 6 + x + 4x = 13
化简得：5x = 5
解得：x = 1
因此，该四位数为 2164。
ErnieBot：
从上面的结果可以看出，两个LLM给出的终极的结果都是缺点的，虽然ChatGPT的解题过程是精确的，但给出了缺点的数字排列。这不仅仅对付小孩子没有任何帮助，切实其实便是误人子弟。因此我们的结论，目前状态下的通用大措辞模型都不适宜直接用于帮助小孩子进行学习。
要明确的是，我们利用AI作为工具帮助小孩子学习，绝不是为了让孩子借助这个工具去完胜利课，否则这又是一个误人子弟。它的目的是建立一种思维或者方法能够办理一类的问题，也便是常说的举一反三。针对这个问题我们可以辅导小孩子去分解上述问题，分解之后问题如下：
有一个整数统共有四位，数字2在千位上。 这个数是多少？有一个整数统共有四位，数字2在千位上，百位上的数字是千位上的数字的3倍。这个数是多少？有一个整数统共有四位，数字2在千位上，百位上的数字是千位上的数字的3倍。四位数字中有一位是1。这个数是多少？有一个整数统共有四位，数字2在千位上，百位上的数字是千位上的数字的3倍。四位数字中有一位是1。个位的数字是十位数字的4倍。 这个数是多少？第五个条件不用连续分解了，由于那个条件本身是多余的。
我们用这四个分解的问题讯问几个通用的大模型，个中没有一个大模型能够得到满意的答案，但是我们没有测试GPT-4。这里就不截图了，有兴趣可以自己试一试。
为此，我们初步演习了一个专有的Transformer模型，KidKG。在这个模型上我们来看一看表现：
有一个整数统共有四位，数字2在千位上。 这个数是多少？
有一个整数统共有四位，数字2在千位上，百位上的数字是千位上的数字的3倍。这个数是多少？
我们把后面两个分解的问题分别作为提示输入，会得到下面的结果：
从上述的过程之中我们可以看出，以这样的办法帮助小孩子学习如何办理一个算术的问题，这是一个比较有效的办法。我们在这里所采取分解问题的办法适宜于低年事的孩子们，过程中形成的几个分解的问题就可以作为“提示模板”。这个提示模板就可以不断地利用，据此进行不断的练习，这也算是帮助小孩子在这个算术题型中的一种解题思路。这是可以帮助孩子们建立良好的思维办法的。