近日,國內(nèi)領(lǐng)先的在線教育服務(wù)商光慧e課堂聯(lián)合阿里云、啟迪之星,共同發(fā)起創(chuàng)立了國內(nèi)首個(gè)互聯(lián)網(wǎng)教育技術(shù)聯(lián)盟,以期通過開放各自的優(yōu)勢技術(shù),讓初創(chuàng)類教育機(jī)構(gòu)和教育行業(yè)創(chuàng)業(yè)者跨越技術(shù)鴻溝,快速實(shí)現(xiàn)在線化,“把教育帶到遠(yuǎn)方”。
聯(lián)盟中,阿里云作為未來教育云服務(wù)的基礎(chǔ)核心,提供可信賴的云計(jì)算資源。光慧e課堂基于阿里云提供在線教育應(yīng)用和平臺(tái)層(PAAS+SAAS)服務(wù)。而啟迪之星在聯(lián)盟中充當(dāng)“指導(dǎo)員”的角色,為教育領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者提供在孵化服務(wù)、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)、投資對(duì)接等服務(wù)。
簡而言之,這一聯(lián)盟為用戶在手機(jī)上的學(xué)習(xí)注入了更加強(qiáng)大的革新力。尤其是“點(diǎn)播、直播無卡頓”,“彈性轉(zhuǎn)碼實(shí)現(xiàn)手機(jī)、PC、Pad等終端的同步觀看”,“課件、視頻等海量教育資料的安全存儲(chǔ)”,并實(shí)現(xiàn)“萬人同時(shí)在線的大課堂”。
第一期加入該聯(lián)盟的成員包括學(xué)大教育、慧科教育、猿輔導(dǎo)、外研訊飛等教育機(jī)構(gòu)和長江證券、優(yōu)勢資本、湖畔山南等投資機(jī)構(gòu)。包括華圖、中公、中大等一批在線教育行業(yè)的領(lǐng)先機(jī)構(gòu)也參與了互聯(lián)網(wǎng)教育技術(shù)聯(lián)盟成立儀式。
此前,光慧e課堂作為國內(nèi)領(lǐng)先的在線教育應(yīng)用和平臺(tái)層(PAAS+SAAS)服務(wù)提供方,為教育機(jī)構(gòu)降低服務(wù)獲取門檻,并通過高效易用的在線互動(dòng)教學(xué)技術(shù),讓教育機(jī)構(gòu)的在線課程獲得穩(wěn)定的跨終端服務(wù)。
包括新東方在線、淘寶教育、學(xué)大教育和跨考教育等200余家教育機(jī)構(gòu)均采用了光慧e課堂的服務(wù)方案。
而啟迪之星已有600多家在孵企業(yè),例如專注于機(jī)器人教育系統(tǒng)的助想教育,通過提供考研、伴讀和線上線下交流溝通的北京思高樂傳媒,服務(wù)留學(xué)生的華人優(yōu)服等等。
隨著教育行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)+的融合,出現(xiàn)嶄新的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。人們接收與反饋信息的方式正發(fā)生者巨大的變化,人類的學(xué)習(xí)模式也有可能而因此改變,教育搬上互聯(lián)網(wǎng)成為大勢所趨。
光慧e課堂副總裁范曉京認(rèn)為,由于教育行業(yè)面授的長期特性,教育機(jī)構(gòu)在融合互聯(lián)網(wǎng)的過程中,往往存在對(duì)技術(shù)儲(chǔ)備預(yù)期不足的情況,產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)層面制約了教育行業(yè)在線化發(fā)展的步伐。通過該聯(lián)盟的成立,將吸納更多的創(chuàng)新技術(shù),并將之進(jìn)行整合,形成完整的教育云服務(wù),讓教育機(jī)構(gòu)可以合理控制成本、降低研發(fā)運(yùn)維投入、加速產(chǎn)品進(jìn)度,專注優(yōu)質(zhì)教學(xué)內(nèi)容的生產(chǎn)和新的商業(yè)模型的建立。
“云計(jì)算讓教育機(jī)會(huì)變得更平等。”阿里云多媒體事業(yè)部總經(jīng)理吳磊認(rèn)為,由于技術(shù)、成本、地域的限制,教育資源覆蓋不均衡的現(xiàn)象將在這一聯(lián)盟的努力下大大緩解。
從云計(jì)算改變IT到云計(jì)算合作伙伴改變行業(yè),此次多方合作也意味著云計(jì)算生態(tài)開始在互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略中發(fā)揮更大的作用。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。