精准学:用一根垂直大模型支柱,撑起教育普惠的未来

原创 脑极体 2024-09-09 17:23


面对来势汹汹的AI,很多家长都受到了“被熊追”故事的启发,希望让孩子成为第一批用上AI、跑得更快的那一个。


所以毫不意外是,大模型技术首先就在教育领域开始落地。近两年,我们看到了大量“大模型+教育”的创新,AI改作文、识别错题、口语训练……各种教育场景都在积极跟大模型结合,让家长买单。可很多所谓的AI大模型能力及硬件,真的发挥出提高学习效果的实用价值了吗?恐怕要打一个问号。


教育是一个非常严肃的场景,仅仅停留在浅层功能的结合是远远不够的,还需要深入学习流程和教育规律中去,让大模型真正帮助学习提质增效。


国內最早提出“精准学”概念的AI教育公司,最近打造了中国首个语音端到端教育垂直大模型“心流知镜-s(V02)”,成为国内最强垂直教育模型之一。



从这个案例中,我们可以看到,大模型AI与教育场景的深度结合是怎样的?为什么说大模型的科技赋能,有望实现教育普惠?



“大模型+教育”这个新风口瞬间打开,引来了科技企业、教育机构、在线教育平台等各路厂商的重点关注。但仔细一看会发现,绝大多数“大模型+教育”的探索,仍然集中在自学场景。


由学生主导的自学场景,大模型确实起到一些提高效率的作用,比如利用大语言模型来修改作文,利用视觉大模型来拍照搜题,在学习机上选择科目观看视频辅导……


但人和人的学习能力是不一样的,对很多学生来说,不配个老师,很难在45分钟或一小时时间内集中注意力,也没人及时答疑解惑,无法高效吸收知识,自然很难保证学习效果。所以,由老师主导的一对一教学场景,才是真正的重头戏。



但传统的一对一教学,只能由真人教师来进行。线下一对一教学太贵,一些地方也找不到优质师资;线上一对一教学点播,录播互动性差,真人直播成本又上去了。最终,这些成本都会转嫁到家长身上,增加教育成本。


为家长减负,让一对一教学不再是遥不可及、高不可攀的服务,这可能吗?AI大模型就带来了曙光。


由AI化身老师,来主导授课场景,跟学生互动,把控教学流程,也可以提升一堂课时间的学习效果。听起来很美,但实现起来却难度颇高。


我们可以把由AI老师主导的一对一教学服务场景拆分一下,每个关卡都存在挑战。


关卡一:看不懂。跟学生进行对话时,理解能力不够,看不懂题目,因为“幻觉”导致错误,市面上的通用大模型,面对一道带有分数线、根号、化学符号等公式的题目,做对的概率都很低,需要垂直大模型。


关卡二:讲不好。语音机械化,有延迟,对话不流畅。学生无法像跟真人老师一样交流,容易失去跟AI老师对话的兴趣。


关卡三:不会教。模拟上课辅导流程,从开场、知识点讲解、来回互动、抽查、激励、收尾等整个环节都把控节奏,需要大模型掌握跟专业教师一样的知识教授技能,以及察言观色的能力。其中涉及大量的知识know-how。大模型即使能做对题目,也未必会教学。


让AI一对一教学进入寻常百姓家,基础模型、专有数据、知识、精调等,缺一不可。所以,市面上一直缺少一个以AI虚拟老师来主动引导教学的“大模型+教育”案例,直到精准学的“心流知镜-s(V02)”出现。



精准学携手通义千问铸就的国内最强垂直教育模型之一心流知镜,已经搭载在Bong Max 原生代AI辅学机上,提供专业化AI老师一对一学习服务。


“心流知镜”大模型,就是AI老师一对一教学的“灵魂支柱”。在此基础上,精准学为AI虚拟老师赋予了关键能力:


更懂教学的“大脑”,精准学搭建的先进数据工程管道,有超200亿令牌(Tokens)高质量辅学数据,结合了阿里巴巴通义千亿级别模型,由百炼训练平台的多机多卡GPU集群的协同训练出的“心流知镜”大模型,是垂直教育大模型之一,具有更强的理解能力,让模型能够听懂言外之意。比如让AI来听懂老师的意思、语气、言外之意,再对学生进行辅导,情绪价值到位,注意力也就被牢牢牵引了。


更全面的“眼睛”,实现多模态解题和辅学。


更亲切的“形象”,仅需10小时的视频数据训练,创建专属风格的高清AI老师,以每秒50帧的速度进行实时、低延迟的互动辅学。借助端到端的低时延,让语音互动跟真人一样自然亲切、更富有魅力。倒计时点名问答、鼓励式情感回应,全都不在话下,让学生跟AI老师上课时专注度更高。


更专业的“技能”,AI老师具备超20种个性化教学风格,可以模拟各类名师的解题讲解方式。结合精准学多年来积累的千万级别题库和学习过程追踪数据形成的知识图谱,精通各类教材,可以做到全程引导学习过程,提供资深讲学和学习评测。



研发过程中,精准学做了大量的产品化、工程化打磨。比如精准学的研究人员在训练语音大模型时发现,公开数据集中英文语料占到70%,中文只占到4%,精准学只能自己收集语音数据,自己来训练中文能力。


再比如模拟老师的教学风格、教学逻辑,需要做大量的调试,是基础模型厂商无法去做的,但也是有价值的AI大模型都必须做的,精准学就承担起了“培训AI老师”的任务,注入多年积累的数据、知识know-how等。


最终诞生了首个教育垂直端到端语音大模型,让AI老师一对一教学,可以出现在更多书桌上。



以老师为主导的教辅场景,比自学场景的“大模型+教育”更难做,价值也更大,为什么?


对很多家庭来说,一对一教学服务,正因为精准学的AI大模型支柱,变得不再遥远,变成触手可及的教育资源。有理由相信,这个效果更优、成本更优的方式,会在家庭教学场景中快速普及。


当我们感叹技术赋能教育普惠的时候,或许也要深究一个问题:为什么精准学能够将最眼前的大模型技术能力,深度改造一对一教学这样的专业场景?


从精准学的发展历程上看,“AI+教育”是其创业的初心。将“精准学”理念+智能化技术,纳入教学流程当中,进行了长时间、先验性的技术探索。


精准学公司是第一家提出“精准学”理念的人工智能企业,创新提出了“实时查、目标准、学得会、能坚持”完整闭环的“精准学习法”。为了“精准学习法”的应用,精准学公司全自研了采用有向图标注的静态知识图谱、学情数据挖掘的动态认知图谱,以及精准学智能手写输入法等创新技术。


从2018年开始,6年的时间里,“精准学”产品与包括高思教育、昂立教育等在内的数千家教育培训学校教辅机构合作,帮助数百万学生极大提高了学习效率和学习效果。同时,精准学技术也被授权给多家智能学习机品牌使用,其中不乏头部品牌。至今,精准学已经成为智能学习机的标准功能。



作为AI教育先行者的精准学,也及时把握住大模型浪潮,把更前沿的AI老师一对一教学服务带给业界。


不难发现,技术始终只是工具,精准学拥有持续演进的能力,创新步履不停,也迎来了全新的发展阶段。


AI一对一教学的商业机会很大,人手一台学习机的付费意愿是存在的,原生代AI辅学机由AI大模型来完全承载一对一的场景化、互动性教学,对于家庭用户来说成本优势很大,因此付费意愿也更强。


而且,竞争更小,因为“难且正确”的事情少有人做,所以目前以AI 一对一老师为中心的对话场景,“精准学”是没有竞品的,开辟了一条蓝海。


用科技赋能教育,“精准学”帮助万千家庭实现教育普惠的同时,也为自己打开了广阔的未来。


·

·

脑极体 从技术协同到产业革命,从智能密钥到已知尽头
评论
  • ALINX 正式发布 AMD Virtex UltraScale+ 系列 FPGA PCIe 3.0 综合开发平台 AXVU13P!这款搭载 AMD 16nm 工艺 XCVU13P 芯片的高性能开发验证平台,凭借卓越的计算能力和灵活的扩展性,专为应对复杂应用场景和高带宽需求而设计,助力技术开发者加速产品创新与部署。随着 5G、人工智能和高性能计算等领域的迅猛发展,各行业对计算能力、灵活性和高速数据传输的需求持续攀升。FPGA 凭借其高度可编程性和实时并行处理能力,已成为解决行业痛点的关
    ALINX 2024-12-20 17:44 93浏览
  • 百佳泰特为您整理2024年12月各大Logo的最新规格信息。——————————USB▶ 百佳泰获授权进行 USB Active Cable 认证。▶ 所有符合 USB PD 3.2 标准的产品都有资格获得USB-IF 认证——————————Bluetooth®▶ Remote UPF Testing针对所有低功耗音频(LE Audio)和网格(Mesh)规范的远程互操作性测试已开放,蓝牙会员可使用该测试,这是随时测试产品的又一绝佳途径。——————————PCI Express▶ 2025年
    百佳泰测试实验室 2024-12-20 10:33 121浏览
  • 随着工业自动化和智能化的发展,电机控制系统正向更高精度、更快响应和更高稳定性的方向发展。高速光耦作为一种电气隔离与信号传输的核心器件,在现代电机控制中扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍高速光耦在电机控制中的应用优势及其在实际工控系统中的重要性。高速光耦的基本原理及优势高速光耦是一种光电耦合器件,通过光信号传递电信号,实现输入输出端的电气隔离。这种隔离可以有效保护电路免受高压、电流浪涌等干扰。相比传统的光耦,高速光耦具备更快的响应速度,通常可以达到几百纳秒到几微秒级别的传输延迟。电气隔离:高速光
    晶台光耦 2024-12-20 10:18 146浏览
  • 国产数字隔离器已成为现代电子产品中的关键部件,以增强的性能和可靠性取代了传统的光耦合器。这些隔离器广泛应用于医疗设备、汽车电子、工业自动化和其他需要强大信号隔离的领域。准确测试这些设备是确保其质量和性能的基本步骤。如何测试数字隔离器测试数字隔离器需要精度和正确的工具集来评估其在各种条件下的功能和性能。以下设备对于这项任务至关重要:示波器:用于可视化信号波形并测量时序特性,如传播延迟、上升时间和下降时间。允许验证输入输出信号的完整性。频谱分析仪:测量电磁干扰(EMI)和其他频域特性。有助于识别信号
    克里雅半导体科技 2024-12-20 16:35 72浏览
  • Supernode与艾迈斯欧司朗携手,通过Belago红外LED实现精准扫地机器人避障;得益于Belago出色的红外补光功能,使扫地机器人能够大大提升其识别物体的能力,实现精准避障;Belago点阵照明器采用迷你封装,兼容标准无铅回流工艺,适用于各种3D传感平台,包括移动设备、物联网设备和机器人。全球领先的光学解决方案供应商艾迈斯欧司朗(瑞士证券交易所股票代码:AMS)近日宣布,与国内领先的多行业三维视觉方案提供商超节点创新科技(Supernode)双方联合推出采用艾迈斯欧司朗先进Belago红
    艾迈斯欧司朗 2024-12-20 18:55 85浏览
  • 汽车驾驶员监控系统又称DMS,是一种集中在车辆中的技术,用于实时跟踪和评估驾驶员状态及驾驶行为。随着汽车产业智能化转型,整合AI技术的DMS逐渐成为主流,AI模型通过大量数据进行持续训练,使得驾驶监控更加高效和精准。 驾驶员监测系统主要通过传感器、摄像头收集驾驶员的面部图像,定位头部姿势、人脸特征及行为特征,并通过各种异常驾驶行为检测模型运算来识别驾驶员的当前状态。如果出现任何异常驾驶行为(如疲劳,分心,抽烟,接打电话,无安全带等),将发出声音及视觉警报。此外,驾驶员的行为数据会被记录
    启扬ARM嵌入式 2024-12-20 09:14 99浏览
  • //```c #include "..\..\comm\AI8051U.h"  // 包含头文件,定义了硬件寄存器和常量 #include "stdio.h"              // 标准输入输出库 #include "intrins.h"         &n
    丙丁先生 2024-12-20 10:18 84浏览
  • 耳机虽看似一个简单的设备,但不仅只是听音乐功能,它已经成为日常生活和专业领域中不可或缺的一部分。从个人娱乐到专业录音,再到公共和私人通讯,耳机的使用无处不在。使用高质量的耳机不仅可以提供优良的声音体验,还能在长时间使用中保护使用者听力健康。耳机产品的质量,除了验证产品是否符合法规标准,也能透过全面性的测试和认证过程,确保耳机在各方面:从音质到耐用性,再到用户舒适度,都能达到或超越行业标准。这不仅保护了消费者的投资,也提升了该公司在整个行业的产品质量和信誉!客户面临到的各种困难一家耳机制造商想要透
    百佳泰测试实验室 2024-12-20 10:37 168浏览
  • 光耦合器,也称为光隔离器,是用于电气隔离和信号传输的多功能组件。其应用之一是测量电路中的电压。本文介绍了如何利用光耦合器进行电压测量,阐明了其操作和实际用途。使用光耦合器进行电压测量的工作原理使用光耦合器进行电压测量依赖于其在通过光传输信号的同时隔离输入和输出电路的能力。该过程包括:连接到电压源光耦合器连接在电压源上。输入电压施加到光耦合器的LED,LED发出的光与施加的电压成比例。光电二极管响应LED发出的光由输出侧的光电二极管或光电晶体管检测。随着LED亮度的变化,光电二极管的电阻相应减小,
    腾恩科技-彭工 2024-12-20 16:31 73浏览
  • 汽车行业的变革正愈演愈烈,由交通工具到“第三生活空间”。业内逐渐凝聚共识:汽车的下半场在于智能化。而智能化的核心在于集成先进的传感器,以实现高等级的智能驾驶乃至自动驾驶,以及更个性、舒适、交互体验更优的智能座舱。毕马威中国《聚焦电动化下半场 智能座舱白皮书》数据指出,2026年中国智能座舱市场规模将达到2127亿元,5年复合增长率超过17%。2022年到2026年,智能座舱渗透率将从59%上升至82%。近日,在SENSOR CHINA与琻捷电子联合举办的“汽车传感系列交流会-智能传感专场”上,艾
    艾迈斯欧司朗 2024-12-20 19:45 108浏览
  • 光耦固态继电器(SSR)作为现代电子控制系统中不可或缺的关键组件,正逐步取代传统机械继电器。通过利用光耦合技术,SSR不仅能够提供更高的可靠性,还能适应更加复杂和严苛的应用环境。在本文中,我们将深入探讨光耦固态继电器的工作原理、优势、挑战以及未来发展趋势。光耦固态继电器:如何工作并打破传统继电器的局限?光耦固态继电器通过光电隔离技术,实现输入信号与负载之间的电气隔离。其工作原理包括三个关键步骤:光激活:LED接收输入电流并发出与其成比例的光信号。光传输:光电传感器(如光电二极管或光电晶体管)接收
    腾恩科技-彭工 2024-12-20 16:30 60浏览
我要评论
0
点击右上角,分享到朋友圈 我知道啦
请使用浏览器分享功能 我知道啦