张邦鑫，1980年10月1日生，好未来(原学而思教育)董事长兼CEO。
2002年，张邦鑫在北大读硕士研究生的时候与同学合伙创办学而思，从事中小学课外辅导，2007年读博士研究生时从北大退学，专心负责公司业务。2009年获得中欧国际工商学院EMBA学位。
2010年10月21日，学而思正式登陆美国纽交所挂牌交易，成为国内首家在美国上市的中小幼教育培训机构。2013年8月，学而思正式更名为好未来。
2018年10月，张邦鑫以360亿元人民币财富位列2018年胡润百富榜第68位。2019福布斯中国400富豪榜，张邦鑫排名第33位，财富值544.5亿元人民币。2020年3月26日，张邦鑫以620亿元人民币财富名列《2020胡润百学·全球教育企业家榜》第2位。
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相差18岁的俞敏洪和张邦鑫，同样出身于农村，都在北大求过学，又都选择了教育培训领域创业，并大获成功。最近，两位企业家的人生轨迹再一次重合，他们相继宣布关停公司的主要业务K9（小学至九年级校外培训服务），试图转身再度出发，在不确定性中寻找目标和道路。
每家公司都将面对不可抗拒的命运：因为经营者的历史局限性，导致公司在洪水猛兽般的新技术面前，溃不成军。只有极少数公司才能以超越时代的远见，拥抱新技术，成就基业长青。由于短视和偏见，很多顺应时代创造辉煌的企业家，往往在下一个时代浪潮兴起的时候，错失机会。
作者|卡娅 来源|校长财经成立 16 年，中国最大的民营教培企业之一——好未来的发展没有太多跌宕起伏，一直稳扎稳打。这与好未来的价值观有着极大的关系。在好未来创始人张邦鑫看来，教育不可投机取巧，不能在意一朝一夕的得失，而要沉下心来，脚踏实地，一步一个脚印。长期坚持做正确的事，才能获得时间的复利。所以，在好未来的发展道路选择上，好未来从未狂飙猛进，也从未过度寻找、追逐风口与捷径，而是一直默默踏实做事。那么?
新浪科技周雪昳今天上午，好未来董事长兼CEO张邦鑫在2015GET教育科技大会上，分享了他这一年以来对于在线教育领域的思考。张邦鑫认为，当前在线教育行业存在三大问题，即从教学效果看，学校教育与社会应用脱节；从教学效率看，还在才勇社会化大生产
虽然学而思早在2008年就成立了学而思网校， 2012年进而成立了E度事业部，但一直搞不清楚，什么样的在线教育模式能胜出。他认为在线教育的春天可能临近了，但是在线学习的春天远没有到来，因为整个社会的需求没有发生根本变化。
在 7 月 18 日举行的 2018 好未来人工智能大会上，好未来创始人兼CEO张邦鑫称，人工智能、脑科学等前沿科技正在重构教育模型，帮助老师从重复工作中解脱出来，将更多的精力投入到有创造力的事情和真正创造价值的事情上来。而好未来的目标，就是研究学习的科学，让学生科学地学习。他分四步阐释这个观点。第一，他认为数据化是教育分工的基础。没有数据的教学很难有针对性。如果没有学生的学习数据，在教学中就无法大规模地实现因材
近日，第四届“新京师”MBA青年领袖论坛在北京师范大学英东学术会堂演讲厅隆重举行。本届论坛以“新时代、心教育、芯聚合——教育行业的变革与社会责任”为主题，由北师大经济与工商管理学院、国内合作办公室和首都教育经济研究院联合主办，北师大经管学院MBA教育中心承办，MBA联合会协办。 教育精英云集，畅谈新时代教育 论坛上，中国教育学会会长、北师大教育学部教授钟秉林，好未来教育董事长张邦鑫，智课教育董事长兼CEO韦晓?
胡润研究院今日发布《 2020 胡润全球少壮派白手起家富豪榜》，统计了全球 40 岁以下(含 40 岁)且白手起家的十亿美金企业家， 35 岁的马克·扎克伯格财富增长 500 亿人民币，以5， 900 亿连续第五年成为全球 80 后白手起家首富。
日前，胡润研究院重磅发布《 2020 胡润 80 后白手起家富豪榜》。纵观这份榜单，无一不是身价超 20 亿的青年才俊和行业领袖。榜单显示， 69 位白手起家 80 后上榜，比去年多 15 位，总财富比去年增加 4200 亿，突破 1 万亿，创下历史新高。此前登上《 2020 胡润全球独角兽榜》的在线教育头部企业掌门教育，创始人兼CEO张翼家强势登榜，和他同登榜单的还有拼多多黄峥、抖音张一鸣、好未来张邦鑫等行业领袖。从一名老师到在线教育头?
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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