期末備考進(jìn)行時(shí),智能工具成為大學(xué)生提效的新“搭子”。日前,夸克App基于自研大模型的強(qiáng)大參數(shù)和數(shù)據(jù)精調(diào)能力,推出一款大模型全新應(yīng)用“AI學(xué)習(xí)助手”,在部分搜索學(xué)習(xí)內(nèi)容的結(jié)果頁(yè)中,通過(guò)智能化的解題思路和講解方式,進(jìn)一步提升大學(xué)生在自學(xué)場(chǎng)景中的效率和質(zhì)量。
AI時(shí)代,學(xué)習(xí)不再是枯燥的刷題和找答案,尤其在大學(xué)階段,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品培養(yǎng)自主學(xué)習(xí)能力是提升自身競(jìng)爭(zhēng)力的新方向。隨著大模型應(yīng)用逐漸落地以及用戶需求不斷變化,夸克App不僅能解決學(xué)習(xí)時(shí)面臨的實(shí)際困難,還是每個(gè)人都能擁有的智能助手。
夸克數(shù)據(jù)顯示,過(guò)去一個(gè)月中,與大學(xué)學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容搜索量同比增長(zhǎng)近30%。通過(guò)搜索平臺(tái)和智能工具進(jìn)行自學(xué)已經(jīng)成為當(dāng)代大學(xué)生的必修課。
上線“AI學(xué)習(xí)助手”,讓學(xué)習(xí)提效又提質(zhì)
據(jù)悉,夸克“AI學(xué)習(xí)助手”采用夸克寶寶的虛擬形象為用戶進(jìn)行題目講解?;诖笳Z(yǔ)言模型和視覺(jué)技術(shù),AI智能講解能夠給用戶提供 “考點(diǎn)分析”、“詳解步驟”、“答案總結(jié)”等詳細(xì)內(nèi)容。其中,“考點(diǎn)分析”突出了核心考察的知識(shí)點(diǎn),“詳解步驟”展示了解題思路和思考方式。AI不僅提供了更加簡(jiǎn)單的信息傳遞方式,還重新構(gòu)建了線上學(xué)習(xí)的體驗(yàn)。
目前,夸克“AI學(xué)習(xí)助手”率先上線在部分搜索英語(yǔ)內(nèi)容的場(chǎng)景中,覆蓋選擇題、填空題、閱讀題等??碱}型,用戶可以通過(guò)拍照搜索的方式進(jìn)行體驗(yàn)。后續(xù)還會(huì)加入數(shù)學(xué)等主流學(xué)科,讓AI全面深入到學(xué)習(xí)場(chǎng)景的方方面面。
此外,在備考過(guò)程中,大學(xué)生還可以使用夸克網(wǎng)盤中的AI 字幕、文件互傳和智能備份功能,實(shí)現(xiàn)在手機(jī)、電腦、iPad三端的學(xué)習(xí)資料備份和使用??淇藪呙柰踹€可以拍攝板書、屏幕、紙質(zhì)資料等內(nèi)容,通過(guò)文字提取、公式提取、翻譯等功能,快速提煉出核心復(fù)習(xí)內(nèi)容。不同維度的智能工具,進(jìn)一步提升學(xué)習(xí)效率。
去年11月中旬,阿里巴巴智能信息事業(yè)群發(fā)布全棧自研、千億級(jí)參數(shù)的夸克大模型,將應(yīng)用于通用搜索、醫(yī)療健康、教育學(xué)習(xí)、職場(chǎng)辦公等眾多場(chǎng)景??淇舜竽P鸵矐{借四大優(yōu)勢(shì),接連登頂 C-Eval 和 CMMLU 兩大權(quán)威榜單,成為了名副其實(shí)的“學(xué)霸”。 “AI學(xué)習(xí)助手”的上線,也標(biāo)志著夸克大模型持續(xù)為用戶解決問(wèn)題的能力得到了更加全面的體現(xiàn)。
加強(qiáng)內(nèi)容供給,讓用戶所搜即所得
對(duì)于大學(xué)生來(lái)說(shuō),了解知識(shí)點(diǎn)才能有針對(duì)性的復(fù)習(xí),歷年真題也可以給自己指明備考方向。夸克不僅提供一系列的智能工具,還通過(guò)自建內(nèi)容及合作引入,累積了非常豐富的復(fù)習(xí)資料,包括大學(xué)中的百余種專業(yè)課、500多種熱門專業(yè)以及各類實(shí)用信息。期末備考期間,用戶可在夸克App中搜索“期末”或登陸夸克學(xué)習(xí)頻道,可以限時(shí)免費(fèi)領(lǐng)取多種學(xué)習(xí)資料,進(jìn)行有針對(duì)性的自學(xué)。
其中,復(fù)習(xí)資料的本地化和個(gè)性化是夸克的特色之一,大學(xué)生可以根據(jù)自己所在的學(xué)校和年級(jí),在夸克學(xué)習(xí)頻道中找到最適合自己的真題、筆記、課件等,可以更有針對(duì)性的鞏固薄弱環(huán)節(jié),進(jìn)行錯(cuò)題再練,讓學(xué)習(xí)事半功倍。
此外針對(duì)考研、英語(yǔ)四六級(jí)以及職考等近年來(lái)非?;鸨目荚嚕淇藢W(xué)習(xí)也準(zhǔn)備了海量的備考資料和音視頻內(nèi)容,以滿足大學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)訴求。足夠強(qiáng)大的內(nèi)容資源也構(gòu)建了夸克在學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
夸克學(xué)習(xí)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人程飛表示:“推出‘AI學(xué)習(xí)助手’是夸克學(xué)習(xí)輔助用戶提升學(xué)習(xí)效率的重要一步,AI產(chǎn)品不僅能讓用戶能找到答案,更是輔助他們?cè)谧詫W(xué)過(guò)程中的智能助手。我們將通過(guò)搜索、內(nèi)容和智能工具的三方面優(yōu)勢(shì),打造下一代線上學(xué)習(xí)平臺(tái),持續(xù)構(gòu)建全新的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。”
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伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)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(wú)法有效利用視覺(jué)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(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)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。