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- 软件大小:535.42MB
- 最后更新:11-17
- 最新版本:8.2.4
- 文件格式:apk
- 应用分类:手机网游
- 使用语言:中文
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小猿学练机从练习场景出发,通过实现AI大模型与墨水屏的首次深度融合,为学生提供了一种全新的数字化学习体验。这一创新不仅让学生能够在墨水屏上自然书写和练习——就如同平常在纸上学习一样;而且能够自动、准确地捕捉学习过程、内容和数据,通过深度分析学生的学习情况,自动生成动态的个性化学习能力图谱,为个性化学习提供精确的数据支持。
不同于一般的通用大模型,猿力科技开发的教育垂类大模型具备更为显著的教育属性,能够从“老师”的视角出发,对题目内容和出题动机作出更为符合当前教育阶段的判断。在大会上,小猿学练机的现场工作人员通过实例阐释了这种类人化批改的过程:面对可以用一元一次方程解决的问题,教育AI大模型不仅会解答问题,还会先分析一元一次方程是否符合学生当前的学习水平,再提供适宜的解题方法。
针对这一挑战,小猿学练机结合语文教学大纲,对教育垂类大模型进行针对性训练,使其更具教学目标,并推出“互动阅读”功能,为语文学习提供了新的解决方案。通过引入智能伴读功能,“互动阅读”能够实时解答学生的疑惑,从而优化学生的阅读体验;更重要的是,其启发式互动问答,鼓励孩子深入思考,帮助孩子更好的深度理解,促进孩子对内容的吸收和积累,并进一步提高深度表达、理解及写作能力。
大会现场,猿力科技展示了其行业领先的智能批改技术,引起业界的广泛关注。该公司早在2019年便已开发出具有99.9%准确度的横式题目智能批改技术,首次超越了人类批改的能力。此次大会上,猿力科技进一步展示了其最新研发的AI大模型(多语言)智能批改技术。
此技术基于青少年的书写特点,能够智能识别笔迹,进而实现更高的识别准确度,从而提升批改的精确性。依托于AI大模型强大的语义解析能力,这项技术能够更加精准地理解题目意图,采用类似人类的逻辑思考方式,实现类人化的批改。
作为领先的教育科技企业,猿力科技深耕“教育+人工智能”领域12年,是行业内最早成立人工智能研究院AI Lab的公司。小猿学练机在AI大模型与智能硬件融合上的成果展现,不仅体现了猿力科技在教育科技领域的创新实力,更预示着未来教育智能硬件将向更加智能化、个性化、高效化发展。(完)
hahabet平台官网7月4日,2024世界人工智能大会(以下简称“大会”)在上海世博展览馆盛大开幕。本届大会集中展示了全球“人工智能+”领域的创新应用与前沿成果。猿力科技旗下墨水屏学习平板小猿学练机亮相大会,首次展现了AI大模型与墨水屏平板在教育领域的深度融合应用。
这也是一种创新的交互方式,它突破时间和空间的限制,且简单易用:指尖点读,便能认识生词;划线,便能轻松积累好词好句;互动问答,即可实现答疑解惑;章节提问,帮助孩子归纳总结。据悉,“互动阅读”功能推出已有半年,深受用户喜爱。
大会现场,一款展示“AI伴读大模型”的新奇装置吸引了众多观众的参与热情。这是小猿学练机的另一亮点——“互动阅读”功能的外化体现,它将AI大模型首次融入大语文学习,开创了一种全新的语文学习方式。通过简单的呼唤“小猿小猿”,“AI小猿”能够与孩子就书籍内容展开即兴对话,解答孩子的各种问题,大大提高了孩子的阅读兴趣和阅读效率。
展位设有体验区,参会者可以亲自通过小猿学练机体验各类练习题目的智能批改功能。小猿学练机能够批改包括客观题、填空题、简答题在内的全题型,甚至包括阅读理解和作文题目。特别值得一提的是,在墨水屏场景下首次搭载了摄像头的小猿学练机,能够对孩子的线下学习过程进行数字化记录与分析,实现线上线下一体化的个性化学习体验。记者在现场体验了小猿学练机的作文拍照批改功能,亲证了其能准确识别涂改后的模糊笔迹,并提供及时准确的评价与专业建议,细致点评作文的优缺点,展现了小猿学练机先进的技术实力。
结合猿力科技300亿学习行为数据和学生的个人学习数据,并与3D知识图谱以及学生的能力图谱进行匹配,小猿学练机可以穿透学科与学段的边界,精准定位线下练习不易察觉的薄弱点,从而为每个孩子定制精准的个性化学习路径。其自主研发的全场景“以练促学”精准学系统,从智能推题、AI批改、错题整理、错题讲解、举一反三到薄弱点专练,形成完整的个性化学习生态闭环。
当前,语文学习日益重要。作为一门注重日常累积的学科,阅读在语文学习过程中的意义不言而喻。在课堂上,教师会通过各种教学活动,如字词识读、课文深度解析等,培养学生对文本的理解和情感共鸣。然而,课外阅读时常缺少专业的指导和及时的答疑解惑,这一点为不少家长和学生所关注。
在猿力科技展区,一块巨大的液晶显示屏格外引人注目,它通过裸眼3D视频生动呈现AI个性化3D知识图谱,揭示了小猿学练机“以练促学”个性化学习的底层逻辑。
视频中,随着对某同学的个人试卷、作业进行扫描,AI即刻调用教育大模型等技术,对该同学的知识点掌握程度等学情进行深入分析。这种分析贯通了多学科交汇、全学段覆盖的每一个知识点,而不再局限于单次作业或单学科。通过不同颜色、不同大小的知识小球,该同学的学习状态被清晰地勾勒出来,且随着学习进程动态变化。
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