有孩子回答是中點，也就是距離雙方出發(fā)點500米的地方，這顯然是一個錯誤答案。一般來說，老師可能會提示孩子，兩人速度不一樣，快的人會比慢的人走的更遠。
可偏偏有這么一位老師，他知道這個孩子喜歡霉霉，就立即用歌曲的形式給出了解題思路。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)][attach]544180[/attach][color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]▲圖：用孩子感興趣的方式解答難題
另一個孩子喜歡籃球，他就把小明和張三換成了科比和奧尼爾。第三個孩子喜歡賽車，他就把走路換成了方程式。這個老師還喜歡利用孩子們愛看的書布置家庭作業(yè)，類似這樣：范馬刃牙和五條悟兩人的結(jié)局有什么異同？柯南某集中用到了哪些物理化學(xué)知識？拾荒者統(tǒng)治中的生物處于什么樣的生態(tài)環(huán)境中。
而孩子也經(jīng)常讓這位老師根據(jù)自己的狀態(tài)來調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，例如：這題我會換個新題目；這題太難了換個簡單的，等等。
聽起來有點科幻，但這正是智適應(yīng)教育下，最基本的能力和要求。
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[attach]544182[/attach][color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]▲圖：松鼠Ai智適應(yīng)教育大模型框架
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]所謂智適應(yīng)，指通過人工智能技術(shù)，對不同的學(xué)生進行有針對性的教學(xué)。用一句話來概括，就是“因材施教”。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]短短四個字，背后蘊含的范圍卻非常寬泛。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]一個老師按照全班級的平均水平推進教學(xué)進度，那么必然會出現(xiàn)學(xué)得慢的學(xué)生跟不上的情況。這個時候，因材施教就是查漏補缺夯實基礎(chǔ)，讓40分的孩子跟上全班同學(xué)的水平。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]而“投孩子所好”，更是因材施教的理想境界。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]在栗浩洋看來，這樣的因材施教能夠不斷給孩子帶來成就感。一個成就達成后，成就感會促使孩子主動尋求下一個成就，于是本來“枯燥難耐”的學(xué)習(xí)，就會變得像刷抖音一樣上癮。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]“上癮”，是松鼠Ai團隊特別喜歡強調(diào)的一個詞，他們?yōu)樽约耗茏尯⒆印俺撩詫W(xué)習(xí)”而感到自豪，比如栗浩洋津津樂道的一個數(shù)據(jù)“3131 vs 3939”。
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]▲圖：栗浩洋津津樂道的一個數(shù)據(jù)“3131 vs 3939”
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]3131代表了全行業(yè)平均水平，即3周后用戶使用時長降至首周的10%，3個月后活躍用戶降至首月的10%；而3939則代表了松鼠Ai的水平，即3周后用戶使用時長降至首周的90%，3個月后活躍用戶降至首月的90%，這正是孩子們“學(xué)習(xí)上癮”的最好佐證。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]栗浩洋將一切，都歸功于在個性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，多項能力超越GPT的“松鼠Ai教育智適應(yīng)大模型”。
[attach]544184[/attach]讓朗朗成為朗朗畢加索成為畢加索
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]GPT作為業(yè)界標(biāo)桿，被各大廠視為對齊的對象，所以“超越GPT”的言論很常見，松鼠Ai不是第一個也絕不會是最后一個。之所以GPT可以“被超越”，是因為GPT有一個很大的毛�。骸皬埧诰蛠怼�。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]GPT有時候出現(xiàn)的奇葩錯誤，連OpenAI的科學(xué)家自己都搞不明白。在全民調(diào)戲GPT的那段時間，經(jīng)常能看到很搞笑的案例出現(xiàn)。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]比如你問GPT“林黛玉倒拔垂楊柳”是怎么回事，它會馬上給你生成一篇穿越同人文，并加入很多其它文學(xué)作品如《聊齋》《水滸傳》《西游記》等內(nèi)容，愣是把一個網(wǎng)絡(luò)梗寫成了歷史典故。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]栗浩洋說GPT特別擅長“把話說漂亮”。而漂亮話張口就來的，無論是人或者人工智能，都不太靠譜。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]這其實是通用大模型的通病。通用大模型要應(yīng)用到垂直行業(yè)，也需要一個“因材施教”的過程，讓郎朗成為郎朗，畢加索成為畢加索。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]起碼在這一點上，GPT創(chuàng)始人奧特曼和栗浩洋想的差不多。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]奧特曼認為AI最有價值的落地場景就是教育，但OpenAI并沒有做EduGPT，而是去賦能Duolinguo，一款國外知名外語學(xué)習(xí)軟件。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]反觀將“AI視作信仰”且“比通用大模型平臺更懂教育”的栗浩洋就有遠見多了，他從一開始做的就是垂直教育大模型，至今已積累了2400萬學(xué)生的100億學(xué)習(xí)行為全流程數(shù)據(jù)。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)][attach]544185[/attach]▲圖：松鼠Ai積累的2400萬學(xué)生的100億學(xué)習(xí)行為全流程數(shù)據(jù)
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]相信看到“全流程數(shù)據(jù)”的朋友，應(yīng)該察覺到這里面有一個十分敏感的問題：隱私。
[attach]544186[/attach]馬能看見什么是人決定的
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]馬能看見什么，是人決定的。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]這是電影《封神第一部：朝歌風(fēng)云》中的一句臺詞，卻很形象的描述了人工智能和隱私的關(guān)系。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]馬在上戰(zhàn)場或者馬術(shù)表演的時候，經(jīng)常會被人把眼睛蒙住，這樣的做法是為了縮小馬的視野，篩除掉冗余干擾信息，將馬的注意力聚焦到目標(biāo)上，人工智能也是一樣。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]人工智能能看見什么，是由兩類人來決定。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]第一類是學(xué)生。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]他需要決定“馬”能否看見他的一些隱私數(shù)據(jù)，例如學(xué)習(xí)時長、知識水平等，這一點非常關(guān)鍵。此前有學(xué)校在教室里安裝監(jiān)控，試圖通過人臉識別來自動追蹤上課走神的同學(xué)，但效果很差，因為僅靠面部表情得出來的結(jié)論是非常不準(zhǔn)確的。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]而且每個孩子的學(xué)習(xí)程度不一樣，一道題可能別人用3分鐘，他需要8分鐘。如果你想知道他發(fā)呆的5分鐘里，是在思考解題思路，還是在復(fù)盤王者榮耀的戰(zhàn)局，就需要通過他在學(xué)習(xí)方面的歷史數(shù)據(jù)，利用多種方式來綜合進行判斷。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]例如，在人臉識別的同時，加上手寫識別。如果孩子表情很莊重，但手上卻在畫榮耀戰(zhàn)術(shù)路線，那么大概率是走神了。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]同時，大模型還可以通過對比孩子的解題時間和這道題的平均解題時長，以及孩子以往的解題時長數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)備的判斷孩子是不是真的走神。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]最后，還可以在適當(dāng)?shù)臅r候主動語音提醒孩子：平時做題挺快，怎么今天有些慢，是不是遇到什么問題等等。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]第二種是平臺。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]它必須限定馬只能看學(xué)科方面的數(shù)據(jù)，其它數(shù)據(jù)都不能看，尤其是不能看和學(xué)生學(xué)習(xí)無關(guān)的隱私數(shù)據(jù)。相比通用大模型，智適應(yīng)大模型和用戶的聯(lián)結(jié)更直接、更緊密，因此也能提供更深度的個性化服務(wù)。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)][attach]544185[/attach]▲圖：松鼠Ai數(shù)據(jù)集在個體案例中
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]于是，孩子通過讓渡部分學(xué)習(xí)相關(guān)的隱私數(shù)據(jù)，讓智適應(yīng)大模型更了解自己；而智適應(yīng)大模型通過多智能體協(xié)同工作，在和孩子交流的過程中不斷搜集反饋并進行分析，最終和用戶之間形成更緊密的聯(lián)系。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]最終目標(biāo)是提供更深度的個性化服務(wù)。
未來教育學(xué)生和AI“人劍合一”
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]栗浩洋對AI的執(zhí)著，用“追求完美主義的極端和偏執(zhí)”來形容也不為過。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]他堅信AI就是教育的未來。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]而教育的未來，將有望通過AI個性化輔導(dǎo)，改善教育資源分配不平衡問題，讓邊遠貧困地區(qū)的學(xué)生，也能獲得和一線城市相同的教育水平。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]為此，栗浩洋表示將永久性，免費向全球20%的最低收入家庭提供松鼠Ai系統(tǒng)。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)][attach]544179[/attach]▲圖：栗浩洋表示將永久性，免費向全球20%的最低收入家庭提供松鼠Ai系統(tǒng)
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]這套系統(tǒng)可以極大的提升學(xué)習(xí)效率，做一道題達到的效果頂過去十道題，題海戰(zhàn)術(shù)不需要了。不僅實現(xiàn)了孩子學(xué)習(xí)上的減負，同時也讓學(xué)生有更多時間去探索更多可能性，從而可以更快找到自己的閃光點。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]而學(xué)生在和AI交流的過程中，會對自己有更明晰的認知，從而可以按照自己的意愿去調(diào)教AI，二者相輔相成，達到“人劍合一”的境界。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]盡管栗浩洋的理想聽起來非常鼓舞人心，但也要認識到無論是通用大模型還是智適應(yīng)教育大模型，理想和現(xiàn)實的差距已經(jīng)消彌，只不過是松鼠Ai交出了一份看起來不錯的成績單。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]智適應(yīng)教育大模型到底是不是教育的未來有待時間驗證，但從松鼠Ai身上，讓人看到了希望。
作者: 松鼠金浦 時間: 2024-1-7 13:50
作者: 藍妮 時間: 2024-1-8 07:45
這么神奇呀
作者: 松鼠金浦 時間: 2024-1-10 09:23
是的，確實超出我們的想象，歡迎你來體驗
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