2018年12月11日，第十届网易教育金翼奖颁奖典礼在北京北辰洲际酒店盛大举行，26项大奖被一一揭晓，300余名教育界人士齐聚一堂，围绕“致敬时代赋能未来”这一主题进行热烈探讨...从2013年开始，智课教育一直是在做针对12岁以上学习者的出国留学教育“智课”...时艳涛：双师这个概念
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伴随信息传播形式与大众触媒习惯的变化，泛知识付费行业的内容依托载体也发生巨变，先后经历了图片、资讯—音频—中长视频—短视频+直播的四重迭代，愈发多元化、可视化的教学方式不断为行业发展注入强劲动力，使用户的学习过程变得更加直观与高效，知识付费体验感大幅提升。这也使越来越多人乐于为高品质的内容买单，艾媒咨询数据显示， 2022 年中国知识付费市�
针对阿里巴巴关闭旗下研究机构罗汉堂的传闻，阿里巴巴相关负责人表示，阿里巴巴对数字经济创新的关注和投入从未减弱。随着16N组织变革持续推进，罗汉堂的组织关系、团队构成、工作重点有所调整，数字经济研究工作以及罗汉堂研究生态由罗汉数字经济研究院继续开展，罗汉堂、罗汉堂品牌继续存在。罗汉堂于2018年6月26日在杭州成立，是由阿里巴巴倡议，并由社会科学领域全球顶尖学者共同发起的开放型研究机构。
随着中国人口老龄化进程逐步加快，近年来国家政策不断推动养老产业发展，多措并举大力发展老年教育，为国内老年人学习市场提供了可持续和健康的增长环境。在老年人学习市场中，发展相对比较成熟的就是量子之歌。北京量子之歌科技有限公司(以下简称:量子之歌)(NASDAQ:QSG)是成人个人兴趣在线学习服务提供商，旗下包含在线金融素养知识学习平台启牛学堂、专注个人价�
今年的十一“黄金周”，成了黄金投资者的“黄金劫”。黄金价格创下历史新高，接近480元/克。文中除万喆外，受访者均为化名。
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苹果对国区用户的教育优惠验证方式进行了重大调整。从过去仅需使用UNiDAYS验证edu教育邮箱，变更为须通过支付宝App进行学生身份验证。“教育优惠”活动期间，苹果公司每年都会推出一系列指定款设备，购买这些设备的消费者还可以获得额外的AirPods耳机等礼品。
随着中秋佳节的临近，月饼再次成为人们赠送亲友的首选礼物，除传统的月饼礼盒外，不少茶企还推出了唯美国风的“新式茶礼”，受到了消费者的广泛关注，小罐茶推出的宋时明月·茶香礼盒就备受消费者的喜爱，这个充满创意的礼物将中国茶文化与时尚设计相结合，成为了备受欢迎的中秋赠礼选择。中国传统节日常常伴随着茶的身影。随着中秋佳节的临近，小罐茶的“新式茶礼”无疑将成为更多人的中秋礼物之选，带来健康、品味和创意的美好祝福。
市面上涌入了不少化妆课。「小白必看」「不学后悔一辈子」这些词条成为了美妆课的代名词，但也有不少人因为价格被劝退的，毕竟几百到上千一节的课程不是随随便便就可以负担得起的。但如果大家仅仅想用AI为自己定制一些创意妆容，大可以去玩玩，但专业的事还是要让专业的人来干。
9月18日消息，据中国载人航天工程办公室消息，天宫课堂”第四课将于9月21日15时45分开课，神舟十六号航天员景海鹏、朱杨柱、桂海潮将面向全国青少年进行太空科普授课。据介绍，本次太空授课活动继续采取天地互动方式进行，3名航天员将在轨展示介绍中国空间站梦天实验舱工作生活场景，演示球形火焰实验、奇妙乒乓球”实验、动量守恒实验以及又见陀螺实验，并与地面课堂进行互动交流。北京时间2023年5月30日9时31分，搭载神舟十六号载人飞船的长征二号F遥十六运载火箭在酒泉卫星发射中心点火发射。此次任务是我国载人航天工程进入空间站应用
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Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
HuggingChat是一款iOS应用程序,旨在促进用户与多家提供商(如Mistral AI、Meta和Google)的多个顶尖大型语言模型之间的无缝沟通。它可以满足多种场景需求:激发创意,提供专家指导,促进教育与自我提升,提高工作效率,快速响应日常问题等。作为变革性AI技术的先锋采用者,HuggingChat将让您体验与先进大语言模型对话的无限可能。
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Healax是一款创新的AI驱动的心理健康解决方案，专为学生设计，帮助他们主动应对日常生活中的压力和焦虑。该产品通过建立学生、行政人员和提供者之间的信任沟通渠道，提供定制化活动和内容，以促进更全面的教育体验。
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。
