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AI教育
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2023-07-13
学生作文评分的新趋势:教师与AI的合作模式
教师评分与AI评分在学生作文评估中存在差异。学生需要稳定的练习和快速的反馈来提升写作能力,但教师常常缺乏时间进行规划和评分,导致工作负担过重。AI系统的介入可能有助于减轻教师负担,但需要改进以更全面地看待文章并提供符合学生需求和发展的反馈。教师关注整篇文章的质量和组织结构,而AI系统则更多关注句子级别的评估。改进AI评分系统有助于提供更准确、及时且有用的反馈,促进学生的写作发展,同时也需要教师和AI的合作与适应,以确保教育质量与学生的学习成果。
2023-07-13
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2023-07-10
AI在教育中的角色:AI如何改变我们的学习方式
在教育领域,人工智能(AI)的应用正在引发深度关注。AI的适应性使其能够满足学生的需求,建立他们的优势,并增长他们的知识和技能。然而,AI模型的局限性,如缺乏“常识”人类判断,可能导致其反应不自然或不正确。因此,新的AI设计需要考虑这些问题。
2023-07-10
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人工智能
2023-07-08
AI的教育革命:自驱式与引导式自适应学习的全面解析
本文探讨了两种自适应学习策略:自驱式自适应学习和引导式自适应学习,并详细解析了它们如何利用AI技术提供个性化的学习体验。自驱式自适应学习强调学生的主动性和自我引导的学习过程,而引导式自适应学习则强调教师在创建和指导自适应作业中的主导作用。这两种策略都旨在提高学生的学习效果,为每个学生提供更个性化、更有效的学习体验。
2023-07-08
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人工智能
2023-07-06
AIGC:一把多功能的宝刀,如何使用取决于业务
AIGC(人工智能生成内容)在教育中的应用就像一把宝刀,如何使用取决于你。它可以帮助教师自动批改作业,提供个性化教学,甚至预测学生的学习成绩。然而,AIGC并不是万能的,它不能替代教师的角色,也不能提供人类教师的关怀和引导。我们需要明智地使用AIGC,既要看到它的优点,也要看到它的局限,既要充分利用它,也要防止过度依赖。
2023-07-06
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人工智能
2023-05-27
人人都懂ChatGPT第五章:Attention 注意力机制
相信大家在学生时期,都被家长或老师提点过:“听课的时候注意力集中点!不要东张西望!” 这里就用到了注意力机制。这句话的含义是,学生应当把注意力集中在接收课堂知识上,而不是放在无关的信息上。 注意力机制的思想实际上广泛应用在各个方面,它可以抽象为如下形式: 一个智能体(人或 AI 模型)从接收到的大量信息(文本、图像、音频)中,剔除不重要、不相关的信息,重点关注与自身密切相关的信息。其核心在于收缩关注的信息范围,实现信息的压缩。
2023-05-27
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人工智能
2023-05-18
ChatGPT 和对话式 AI 的未来:2023 年的进展和应用
人工智能(Artificial Intelligence)在过去一段时间以来以前所未有的速度快速发展。从自动化日常任务到重要提醒的设定,AI以各种方式渗透到我们的生活中。然而,在这个领域中迈出的最重要一步是ChatGPT。 ChatGPT被瑞银(UBS)评为“有史以来增长最快的消费者应用程序”,于2022年11月30日正式推出。仅在推出的两个月内,它就成功吸引了超过1亿用户,为对话式人工智能领域创造了奇迹。 对话式人工智能是一种创新技术,能够成功地模拟人类对话。因此,在客户服务、潜在客户生成以及其他与业务相关的任务中,它找到了广泛的应用。
2023-05-18
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人工智能
2023-05-15
人人都懂的ChatGPT讲解第二章: 从 GPT1.0 到 ChatGPT,经历了什么?
尽管 ChatGPT 像是一颗核弹,突然在全世界媒体上引爆了。但是,ChatGPT 并不是 OpenAI 天降神力直接横空出世的,而是 OpenAI 历经多年,不断迭代、不断优化模型的结果。 GPT 是 OpenAI 发布的一系列模型的总称。主要经历了 GPT 初代、GPT2.0、GPT3.0、GPT3.5、ChatGPT,目前已经有了 GPT4,未来还会有 GPT-n 等等,模型之间有很强的关联。这几个模型的关系如下图所示: ChatGPT 中的很多技术点,都是由前几代模型设计并运用的,学习 ChatGPT 技术原理,势必要学习了解早期 GPT 模型的发展脉络。若把 ChatGPT 比作一个健康聪明的青年人,那么早期的模型就是他的婴儿时期、青少年时期,GPT 的发展历程像是朝着**模拟人类**发展。
2023-05-15
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人工智能
2023-04-21
prompt的演变
如今,试验prompt和提示工程已司空见惯。通过创建和运行提示的过程,用户可以体验 LLM 的生成能力。 文本生成是大型语言模型的元能力,及时工程是解锁它的关键。 在试验 Prompt Engineering 时收集到的首要原则之一是不能明确要求生成模型做某事。 相反,用户需要了解他们想要实现的目标并模仿该愿景的启动。模仿的过程被称为prompt设计、prompt或铸造。 Prompt Engineering 是向 LLM 提供指导和参考数据的方式。 在提示中引入集合结构可以从 LLM 获得更准确的响应。例如,如下所示,可以对提示进行上下文设计,为 LLM创建上下文参考。
2023-04-21
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人工智能
系统架构
2023-04-19
从ChatGPT看AI未来趋势和挑战
在人工智能领域,ChatGPT 作为一种重要的技术突破,引起了广泛的关注.本文将探讨 ChatGPT 在人 工智能发展中的地位及其对未来 AI 的影响.首先,介绍了 ChatGPT 所展现出的优秀对话生成能力,使其几 乎可以胜任所有自然语言处理任务,并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面在各 种场景得到应用.接着,分析了其在事实错误、毒害内容生成、安全性、公平性、可解释性、数据隐私等方 面的局限,并讨论了作为辅助人类工具的 ChatGPT 明确能力边界和提高能力范围的重要性.然后,从概念经 典表示对真定义进行了分析,并从概念三指不等价的角度阐释性了 ChatGPT 无法区分真假的原因. 在论述 AI 未来时,从拓展应用、克服局限、探索理论分析了中短期技术趋势,并从感知、认知、情感、行为智能四个 层面的关系讨论了长期发展路径. 最后,探讨了 ChatGPT 作为认知智能的代表,对包括认知成本、教育要求、 图灵测试认识、学术界的机遇与挑战、信息茧房、能源环境问题和生产力提升等方面可能产生的影响.
2023-04-19
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人工智能
2023-04-18
民意调查:大多数高等教育领导人对生成人工智能持乐观态度
这项广泛的调查还询问了高等教育IT领导和管理人员,关于最新的文本生成GPT 3工具的潜在用途和滥用,并探讨了大学在世界看到OpenAI的ChatGPT并担心其在学术界的潜在滥用之后的头几个月中所做的事情。 总的来说,调查结果描绘了一个比人们预期更为乐观的画面。高等教育领导仍然担心学生使用ChatGPT和类似的人工智能作弊课程作业,但许多人已经超越了这些潜在风险,而是专注于寻找将其纳入教学的方法。
2023-04-18
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人工智能
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