中科睿途AI助教产品“随课堂”亮相北京教育装备展 加速行业大模型落地

2024-11-14 0 882

(原标题:中科睿途AI助教产品“随课堂”亮相北京教育装备展 加速行业大模型落地)

为集中展现教育现代化成果,以数字化驱动学校教育教学变革,服务区域教育高质量发展,2024年4月8日第33届北京教育装备展示会暨北京教育装备论坛在京顺利召开。中科睿途携AI助教产品“随课堂”参加了此次展会,该产品凭借其强大的智能辅导、数据分析和管理功能,吸引了众多参展嘉宾和教育从业者的关注。

中科睿途AI助教产品“随课堂”亮相北京教育装备展 加速行业大模型落地

人工智能带来的教育变革

人工智能的突破性发展为教育智能化带来了新机遇和强驱力,在线教学已成为高校教学不可缺少的环节,各高校均建设有学校私有教学平台,同时许多优秀教师在中国大学MOOC等公有教学平台上开设课程。随着在线教学的深入开展,师生在应用教学平台时分别产生了新的问题与需求。这也引发了高等教育教学深度变革,甚至重塑教育形态。

生成式人工智能技术以其强大的语言理解、情景学习、逻辑推理等能力在教育领域有广阔的应用前景。检索增强生成( ,RAG)是生成式人工智能技术( AI,生成式AI)和检索技术的融合体,检索增强生成技术在语言理解、逻辑推理、知识问答等方面的核心能力在高等教育领域有很高的应用价值。

中科睿途AI助教产品“随课堂”亮相北京教育装备展 加速行业大模型落地

然而虽然生成式人工智能技术以其强大的语言理解、情景学习、逻辑推理等能力在教育领域有广阔的应用前景,但由于高校课程对于知识准确性、意识形态可控性等有着高要求,大模型的知识局限性、幻觉问题以及数据安全性等问题导致未经专业教育数据训练的模型根本无法直接应用于课程教学。因此探索大模型核心能力在教育领域的典型应用场景,挖掘其在教育领域的潜力,将为深化教学改革提高教育质量培养创新人才提供新的思路和支撑。

“随课堂”突破传统技术 睿途生成式AI重构教学方式

据悉,“随课堂”以北京中科睿途科技有限公司开发的一个高级人工智能平台(AI Agent)——为核心,同时基于和 8x7B模型,结合多模态处理技术,通过链接专业课程知识库和日常工具,创建出具有深度感知、长周期记忆、超强推理和逻辑能力及执行能力的智能助教应用,探索生成式人工智能技术在高等教育专业课程教学中的应用,最终实现教师减负和学生个性化支持的双重效果。

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“随课堂”通过对包含教师提供的课程原有资料、相关课程公开学习资料、互联网相关资料三级资料库进行向量化,构建专业课程知识库系统,结合向量检索技术和大模型技术,深度理解用户检索语句,能够与用户进行问答式对话,并可通过互动式问答进行自主学习,增强其功能和能力,从而能够有效帮助学生快速了解和掌握知识点,大大提升学生学习效率。该案例中平台支持多模态输出,包括文字、图片、表格、图表、代码以及数学公式等,以满足多样化的展示需求,并保证信息的生动性和形象性。

未来该案例将可以轻松集成到学校的多个教学平台或工具中,可以随时、随地、随意学习,为师生提供高效便捷的教育服务。

“随课堂”的技术创新

睿途AI助教将生成式人工智能技术引入高校课程教学,重构了教与学方式,形成教师、学生、AI助教三元主体结构,构建以学习者为中心的个性化学习模式。睿途AI助教的技术突破主要有三个方面:

1.应用RAG技术实现专业知识的课程问答

通用的基础大模型技术无法实现专业课程的助教功能,主要原因为以下两点:

知识的局限性

大模型技术的训练数据来自于公开的网络数据,对于一些实时的、非公开的或离线的数据无法获取,课程相关的资料以及和金融相关的数据都属于这个范畴;

幻觉问题

所有的AI模型的底层原理都是基于数学概率,其模型输出实质上是一系列数值运算,大模型也不例外,所以它有时候会一本正经地胡说八道,尤其是在大模型自身不具备某一方面的知识或遇到不擅长的场景;

因此,睿途AI助教采用检索增强生成(RAG)技术,按照课程构建专有的知识库并针对性地进行优化和工具整合,让大模型在生成能力的基础之上,能够快速准确地回答学生的问题,让学生能够更快速便捷地掌握知识点和技能。

2.跨语种向量化性能优化与语义检索

在向量化的过程中,大部分单个语义表征模型在中英双语或者跨语种场景中经常表现不佳,由于高等教育的教学特色,双语应用或者跨语种应用比较频繁,因此睿途AI助教解决方案中借鉴了翻译引擎的思路,充分利用了类似翻译引擎的原理,只需一个模型即可在单语、双语和跨语种场景中展现出卓越的性能,能够实现高效的语义检索,具有满足多课程场景下的助教能力。

3.多模态数据处理和表达能力

通用的大模型技术需要借助多个工具才能实现多模态的表达能力,睿途AI助教采用插件化的方式,不仅仅支持多模态的资料输入,也支持多模态的内容输出,包括图片、视频、表格、图表、代码和数学公式等多种模态数据,可以更好地满足教学内容多样化的需求。

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