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MathGPT大模型發(fā)布:落地學而思AI學習機

速途網訊 近日,按照《生成式人工智能服務管理暫行辦法》規(guī)定,學而思大模型MathGPT完成了相關備案并已通過審核,正式成為首批通過備案的教育大模型。

據好未來透露,隨著MathGPT通過備案,未來將在學習機上陸續(xù)落地基于自研大模型的AI能力應用,MathGPT也將從即日起由內測階段轉為全面開放。

據了解,學而思學習機陸續(xù)上線的功能包括“AI對話學”、“AI講題助手”、“中英文寫作助手”等等。其中“AI對話學”通過多輪對話的方式將精準學定位到步驟級,不管是準確度還是個性化程度上,都實現了代際化的提升。

作為教育領域的垂直大模型,MathGPT專攻教育和學習場景下AI能力的訓練和優(yōu)化。早在8月好未來20周年司慶活動上,學而思CTO田密曾透露MathGPT已經開啟內測,但并未公布MathGPT的實際使用場景和落地產品。

大模型應用,場景為先,學而思最后選擇以學習機作為自研大模型的核心落地產品。作為一款定位在家自學場景的智能終端,學習機是實現個性化學習的很好載體,這個選擇也在意料之中。

整體AI能力升級后,學而思學習機將大幅度提升AI自適應學習水平,而之前“好內容”的優(yōu)勢可以被進一步凸顯。這次整體產品升級后,學而思學習機也順其自然成為AI學習機。

上線“AI對話學”,將“精準學”拆分到步驟級

這次學而思學習機整體升級中,一個非常值得關注的落地應用就是“AI對話學”。

“AI對話學”基于MathGPT的解題和講題能力,由學而思研發(fā)。“AI對話學”可以通過學生與AI的對話式學習交流,細分步驟進行定位,快速分析出學生的薄弱點。

過去,AI精準學的判斷方式多通過“題目”來實現。但如果通過常規(guī)的做題刷題情況進行學情分析,AI僅能判斷出哪道題出現錯誤。然而,在很多情況下,解一道題背后涉及多個不同小知識點,甚至還要綜合考慮用戶不同維度的能力水平,比如到底是計算能力薄弱還是解題邏輯的問題。因此,在上一代AI產品中,機器很難做到非常精準的診斷。

而大模型時代的出現,提供了打開這個“黑匣子”的機會。這次,學而思學習機搭載的“AI對話學”就將精確定位每個用戶的問題。

學而思“AI對話學”把每一道題目拆解為多個小步驟,每一個小步驟對應一個知識點,AI能就每一個細分步驟向用戶進行提問,在和用戶的多輪對話中診斷他的薄弱點,由此足夠準確地定位到用戶真正的問題所在,再輸出有針對性的練習內容。

除此之外,學而思學習機還可以根據歷史學習記錄進行智能分析規(guī)劃,幫用戶推薦自適應的挑戰(zhàn)和練習。

在用戶端,“AI對話學”大大降低了孩子們的使用門檻,用最簡單的對話方式實現多輪互動。

中英文作文批改助手、AI講題助手等多項AI能力齊上線

除了在精準學上的重要變化,在各項實際的工具型應用上,學而思學習機也做了一輪迭代。用戶自學場景中的應用都做了AI能力升級,包括基于大模型的講題、中英文作文批改等等。

這一輪產品升級后,除了提供更好的交互體驗外,更重要的是將靈活度大大提升。

以中文作文批改為例,學而思讓大模型專項學習了教研老師提煉的“字、詞、句、段、篇”五步優(yōu)化法,可以實現語文作文的一鍵潤色。

中文作文批改功能

此外,學而思學習機還將陸續(xù)上線AI講題助手、高效作業(yè)助手、知識百科問答、對話聽寫、語音助手等多項AI能力,用戶可以體會到“一拍即講、自由問答”等輕松易用的AI交互學習方式。各項AI能力還將彼此聯(lián)動,得到整體設計和優(yōu)化。

學習場景的“好內容+大模型”想象力有多大?

教育垂類大模型的重要價值就來源于在教育領域的專攻。教育是一個獨特的領域,其中一個很大的特點就是用戶的容錯率低、試錯成本高,又有很高的個性化需求。

所以,在調試大模型時,學而思積累20年的教研教學數據、用戶數據以及對用戶的理解,就非常重要。 比如以AI講題為例,學而思團隊要基于之前積累下的、針對不同年齡段孩子的講題思路對機器進行調試,這些如果沒有足夠細致的積累很難做到。

內容安全層面,好未來旗下學而思大模型MathGPT和學而思學習機也構筑了全面的內容審核防護體系。

生成式大模型實現的人機交互讓AIGC時代以更快的速度到來,也給了教育場景更多的可能性。學習機作為一個綜合智能硬件,可以拓展的場景非常多。

學而思自研體系和學習資源一直被認為是學而思學習機的核心優(yōu)勢,如果同時具備“好內容+大模型能力”,解決好自適應學習這個終極難題,學而思學習機的想象力和延展性會非常大。

在自適應能力和交互性大大提升后,用戶在學而思學習機上的學習效率也將大幅度提升。不過,更有想象力的或許是,學而思學習機將從之前智能終端的角色升級為真正的個人智能助手。(憶姁)

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