科技行者 11月26日 北京消息:11月25日,芥末堆舉辦的2019第五屆GET教育科技大會在國家會議中心開幕。本屆大會以“教學(xué)相長、學(xué)以促用”為主題,包含2全天、7大會議區(qū)、13場主題論壇、1場思維工坊、2場社交晚宴。在蕭瑟的冬日早晨,GET的領(lǐng)袖論壇現(xiàn)場被圍得水泄不通。
大會邀請了保利威、騰訊廣告、美團(tuán)點(diǎn)評、豆神大語文、華為云、360等企業(yè),共同探討互聯(lián)網(wǎng)+教育+科技的背景下“教、學(xué)、用”各環(huán)節(jié)、各賽道的融合升級。這當(dāng)中不僅有職業(yè)教育、大語文、素質(zhì)教育、少兒編程等熱門賽道的前世今生、全球信息化浪潮下的海內(nèi)外教育市場演進(jìn),還有智能化教育的最新成果。
在大會開場致辭中,芥末堆創(chuàng)始人梅初九回顧了GET幾年來的發(fā)展,并對教學(xué)相長、學(xué)以促用”的主題進(jìn)行了詮釋:“為什么提出這個主題?因為它包含了教育行業(yè)里面的所有主體和所有要素。”當(dāng)我們談?wù)撜麄€社會的教育時,它一共包含三個場景:家庭場景、學(xué)校場景和社會場景。而在如今家庭、學(xué)校、社會之間都無法達(dá)成和解,無法互相信任的情況下,互相之間的溝通和交流便顯得尤為重要,這也是大會主題“教學(xué)相長,學(xué)以促用”的由來。
芥末堆創(chuàng)始人梅初九
因此為了讓大家對教育細(xì)分模塊有清晰全面的了解,也為了方便各賽道教育同僚互通有無,我們將領(lǐng)袖論壇的嘉賓別出心裁地進(jìn)行分類聚集,使得同一領(lǐng)域的觀點(diǎn)在平行的時空內(nèi)自由碰撞。
保利威用視頻中臺賦能在線教育;慧科教育以產(chǎn)教融合、工學(xué)結(jié)合發(fā)展新職業(yè)教育;涉足教育領(lǐng)域的騰訊廣告幫助教育企業(yè)建立品牌和用戶的連接;豆神大語文不把大語文當(dāng)作學(xué)科看待,而是要與泛文化產(chǎn)業(yè)做結(jié)合;華為云利用技術(shù)優(yōu)勢打破校園數(shù)據(jù)孤島……不同的經(jīng)驗、不同的思考在同一個空間里相互交流,促進(jìn)著家庭、學(xué)校、社會三種場景的磨合。
保利威副總裁周鑫
豆神大語文總裁趙伯奇
美團(tuán)點(diǎn)評教育培訓(xùn)業(yè)務(wù)部負(fù)責(zé)人李亦蘭
除了領(lǐng)袖論壇的精彩演講外,集中關(guān)注某個領(lǐng)域及話題的分論壇氛圍也熱火朝天。各分論壇分別關(guān)注了資本、智能教育、海外教育、職業(yè)教育方面的訊息,另外對于新型的課程設(shè)計及營銷方案也進(jìn)行了探討。
“政策引力下的教育新消費(fèi)”分論壇關(guān)注了政策影響下的教育資本發(fā)展;“GET China Workshop”分論壇與海外嘉賓共同關(guān)注中國教育市場;“探尋智能化教育的邊界”分論壇展望智能教育技術(shù)的未來;“后廠時代的職業(yè)教育機(jī)會”分論壇為火熱的職業(yè)賽道辨明方向;“新型融合課程設(shè)計方案”分論壇探討創(chuàng)新的教學(xué)方案和模式;“從0到1,尋找增長的N個方式”分論壇為教育獲客增長添加新的動力。
從領(lǐng)袖論壇到分論壇,教育的包羅萬象可見一斑。一天的會議只是教育萬象中的滄海一粟,但我們愿意將寶貴的經(jīng)驗與美好的愿望悉數(shù)奉上。
此外,除了內(nèi)容上的切中實際與趨勢以外,我們也采取了更為開放的心態(tài)與大家進(jìn)行互動,將展區(qū)免費(fèi)開放給了觀眾們,讓最新的教育產(chǎn)品和訊息展現(xiàn)在觀眾眼前,這也直接使得大會現(xiàn)場人數(shù)由往年的數(shù)千躍升至上萬人。
25日議程結(jié)束,26日議程精彩還在繼續(xù)。領(lǐng)袖論壇11月26日上午場,相關(guān)政府組織與教育信息化領(lǐng)域的A股上市企業(yè),將分享對于教育信息化領(lǐng)域的分析與展望。領(lǐng)袖論壇11月26日下午場,我們邀請到了K12領(lǐng)域的優(yōu)秀企業(yè)與國外的優(yōu)秀教育機(jī)構(gòu)與組織代表,讓影響與改變持續(xù)發(fā)生。此外分論壇分別關(guān)注了素質(zhì)教育、大語文、精細(xì)化運(yùn)營、少兒編程、教育科技以及海外教育信息,同樣期待您的來臨。
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伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊通過對比實驗發(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"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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。
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