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大多数语言学习应用通过选择选项或滑动卡片进行互动,用户或多或少是在与机器互动。Praktika则采用了不同的方法:它让用户创建个性化的AI虚拟形象,模拟真人面授导师的课堂体验,利用语音语调和情感,使语言学习更加自然。除了提供语言教学服务外,Praktika更注重通过塑造AI虚拟导师眼神的互动、语音语调的变化等,传递教育中的情感价值。
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斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法,旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天,语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴,预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。
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研究人员推出了一种名为FACTORCL的新型多模态表示学习方法,以解决对比学习在复杂多模态背景下的局限性。现有的多模态预训练技术主要基于多视图学习,利用多视图冗余的关键前提,即通过模态间的信息交换几乎完全与随后的任务相关。研究人员使用FACTORCL在合成数据集和真实世界多模态基准测试中进行的实验证明,包括情感、情绪、幽默、讽刺等方面的预测,以及在六个数据集上达到的最先进性能。
教育是民族复兴和社会进步的重要基石,是功在当代、利在千秋的德政工程。由于自然环境的恶劣、教育资源的缺失等原因,边远地区的孩童往往面临学习成绩不理想、学习素质难以提高的问题。我们希望通过这样的捐赠活动,为促进教育公平和推动社会进步做出自己的贡献。