受今年新冠疫情影响，各大中小教育培训机构，包括体制内的中小学、大学都转向了线上教学。但自网课以来，由于学生的自律性差，加之网上学习行为难监管难约束，出现了学生逃课不出勤、互相替挂课、低效学习不认真、督导检查手段少不负责、网络平台质量不稳定、教学节奏快学生学不会
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传统方法中，提高LLMs性能需要通过人工注释来收集更多多样化和高质量的训练数据，但这是一项资源密集型的任务，尤其是对于专业领域言。为了解决这个问题，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和Google的研究人员提出了“ImplicitSelf-Improvementframework”。通过从人类偏好数据中学习改进目标，PIT解决了传统提示方法的限制，并展示了在各种数据集和条件下提高LLMs响应质量的有效性。
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根据来自哈佛商学院的一项新研究，GPT-4语言模型可以显著提高员工的工作质量，提高超过40%。研究也发现，不熟练地使用人工智能可能会导致工作绩效下降高达19个百分点。专业技能需要通过正规教育、在职培训和员工提升来培养。
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�
在由北京师范大学与联合国教科文组织教育信息技术研究所联合主办的2023全球智慧教育大会上，与会专家表示，智慧教育是推进公平包容的优质教育、让全民享有终身学习机会的必然选择。随着科技的进步，教育场景和学习方式正在经历着新一轮的变革，青少年儿童学习也呈现出新的特点。”在这个充满挑战与机遇的时代，让我们期待智慧教育在未来能够为我们带来更多的惊喜与突破。
随着生成式AI的发展，教育领域也开始积极应用这一技术，以提升教学质量。MagicSchoolAI是一款基于OpenAI的ChatGPT技术开发的AI工具，旨在帮助教师在课堂中应用生成式AI。虽然目前该工具是免费的，但预计将很快推出每月9.99美元的高级版本，与Eduaide和Diffit等竞争对手提供类似的服务。
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。
“李白”一袭白衣到现场，腰间佩戴葫芦，手持酒杯；“杜甫”则端坐于书案前，手持毛笔在写书。在 2023 世界机器人大会上，仿生机器人再次从想象照进了现实。作为推动社会智慧化发展的核心终端，智能机器人正在呈现出日益旺盛的市场需求，工业机器人、服务机器人、特种机器人已逐步成为机器人产业的主要产品形态。其中，服务机器人作为最具复杂、整合性创新的产�
10月16日消息，据媒体报道，山东泰安一小学学生在上课时误将圆珠笔零件吞入口中，呼吸困难。班主任老师立刻采用海姆立克法进行施救，坐在教室后方的语文老师也加入施救过程。3分钟后，该学生顺利脱险。据悉，海姆立克腹部冲击法也称为海氏手技，是美国医生海姆立克教授于1974年发明的。人们在遇到急性呼吸道异物堵塞可以运用这种方法急救，避免窒息事故。现在海�
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。
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