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2023年AIGC教育行业全景报告.pdf

上传人:Stan****Shan 文档编号:1245594 上传时间:2024-04-19 格式:PDF 页数:31 大小:1.23MB
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1、AIGCAIGC教育行业全景报告教育行业全景报告序序 言言2023年,是生成式AI能力涌现的一年,通用大模型是其中的主旋律。经过一年的发展,通用大模型格局已初步形成,生成式AI也从能力展示走向应用落地。进入2024年,对生成式AI的讨论和实践也都转向如何赋能产业。相比于通用大模型,进入产业内的大模型需要的是对行业的Know-How,以及强大的工程能力,落点在于大模型对于行业所产生的实际价值。在众多可被生成式AI赋能的行业中,量子位智库认为教育行业因其内在需求与大模型所擅长的能力高度适配,成为模型层公司、教育科技公司、智能硬件公司等一众玩家的AIGC落地方向。诚然,教育是一个严肃领域,并且对学生

2、的价值观形成起到引导作用。因此,对于AI生成内容的准确性、安全性等有非常严格的标准,这也为AIGC落地在教育行业增加了工程上的难度。尽管生成式AI落地教育面临严格的审核,但正如我们看到的在海外,亚利桑那州立大学宣布与OpenAI达成技术合作,从2024年2月份开始,为所有学生提供ChatGPT企业版访问权限;在国内,网易有道、学而思、华东师范大学等企业及高校纷纷推出教育大模型。不论在学术界还是企业界,都对生成式AI与教育的结合充满信心。在AIGC教育行业全景报告中,量子位智库从AIGC落地教育的现状、AIGC引发教育的变革以及AIGC教育未来趋势三方面入手,描绘AIGC教育行业全景。我们期待,

3、能够与众多投入、关注AIGC教育的伙伴一起,共同见证并打造AIGC教育的蓬勃未来。AIGC落地教育,完成初步市场验证01020304目目 录录AIGC变革教与学变革与挑战并存AIGC教育代表案例05AIGC教育四大趋势AIGC落地教育,完成初步市场验证01生成式AI将我们带入AI2.0时代,通过海量数据的学习,AI开始出现涌现能力,所生成的答案以一种更符合人类沟通的方式呈现,并且能够一定程度上激发人的思辨意识。教育科技领域,最直观的变化在于产品AGI化。从学习机到APP、到智慧教学,教育科技领域都一定程度上接入GPT类产品。教育科技领域全面拥抱生成式AI,一定程度上实现了营收的反弹。今年5-6

4、 月期间,搭载讯飞星火认知大模型的AI学习机,GMV 分别同比增长 136%和 217%,AI学习机也成为今年双十一期间,京东和天猫双平台销售额冠军。除了助推教育硬件销量激增,生成式AI更重要的能力在于使教育界不变的理念因材施教,有了规模落地的可能。AI智能体与教育的结合,也将推动教育普惠的实现。传统教育机器人ChatGPT检索模式基于关键词检索基于大模型语料库学习响应方式回答机械类人工反馈解答范围可解答问题有限可解答问题范围扩展理解程度不支持上下文理解具备上下文理解能力迭代无法根据用户反馈迭代能够基于用户反馈迭代数据来源:洛图科技线上监测数据,单位:万台2023年中国学习平板线上市场季度销量

5、及变化AI能力变迁生成式AI快速落地教育,技术推动教育理念实施生成式AI从LLM到AI智能体的演进,离不开产业链各环节的变革。个人专属AI智能体要求底层基础设施做出改变,从云端AI到云边端混合,再到最终在终端AI即可实现人机交互。训练数据直接影响了模型的质量以及应用层产品的性能。因此,实现最终AIGC教育应用层的颠覆,需要整个产业链的配合打通。教育大模型成为产业基座,AI原生思想渗入产业各环节通用大模型教育行业模型应用层应用层APP类学习机类百度 文心一言科大讯飞 星火认知阿里通义千问学而思九章大模型(MathGPT)网易有道子曰大模型猿力科技海豚AI学学而思作业帮银河大模型松鼠Ai智适应教育

6、大模型LAM数据层数据层知网中信出版社数据资源网易有道Hi Echo数据平台中国科传模型层模型层Zilliz基础设施层基础设施层云端AI终端AI 高性能计算集群低功耗边缘计算芯片混合AI异构架构华为盘古商汤日日新阿里巴巴科大讯飞百度希沃亚信科技偶数科技猿力科技作业帮步步高读书郎算力调度平台产业图谱外研社拓尔思松鼠Ai华东师范大学EduChatK-12小学素质教育音乐美术兴趣养成其他创作中学学科知识掌握精准学提高成绩应用现状:面向K-12群体的AI学习机全面推向市场学习机科技企业互联网企业AI企业教育科技企业在线教育机构教培机构硬件厂商传统硬件厂商智能硬件厂商国内做AIGC教育,大企业多数选择在

7、学习机搭载大模型,通过为用户提供增量价值来提高产品销量。学习机赛道目前竞争激烈,生成式AI的出现,有望为学习机构建新的竞争壁垒。学习机受众为K-12人群。此类人群的付费意愿来自家长。在小学阶段,家长重视孩子的兴趣养成;而在中学阶段,家长看重产品是否能够提高孩子学习成绩。产品描述受众需求产品侧用户侧应用现状:语言类学习APP产品体验升级,市场反馈优于预期APP国内互联网企业AI企业海外教育科技创业公司在线教育企业目前主要以大学生和上班族为主。这类人群中,大学生还会有提高成绩的需求,而上班族并没有成绩提升的需求,学习语言更多是出于工作需求或兴趣。对于这两类人群来讲,用户留存率是关键。基于此,在产品

8、设计上会更注重用户体验以及营销策略。用户体验上,网易有道最新发布的创新应用中,Hi Echo的虚拟人老师增加到三位。营销策略上,多邻国的社交优先策略,将营销ROI做到极致。用户侧产品侧从软件切入AIGC教育赛道的企业,通过接入通用大模型,加以自身积累的教育数据进行微调训练,以APP类产品为主。此类产品因其对话体验升级,目前是大模型应用于教育的产品中市场反馈最积极的品类。据悉,网易有道Hi Echo上线后用户数已接近百万。营销效率多邻国社交优先本地化运营联名推广打造品牌IP多邻国的多儿在电影芭比中以软件声音出现出圈形象:多儿、拽姐中国市场:社交媒体选择、文化适配日本:电视广告用户留存受众需求产品

9、描述AIGC变革教与学02教育行业拥抱AIGC大规模开放式在线课程(MOOCs)兴起中国自适应教育企业成立Alpha Go战胜围棋高手李世石生成式AI成为教育变革新动力,落地指向AI智能体教育与技术的结合由来已久。随着上世纪90年代互联网的兴起,开启了在线教育时代。进入21世纪,通过智能系统的引入,自适应学习成为海外教育的热点。2010年以后,随着人工智能技术的发展,知识图谱等技术又被用在教育领域。每一个阶段,教育都会与当下的技术相结合,解决教育中面临的问题。在生成式AI时代,技术与教育融合,对教育的两个核心角色教师与学生产生了颠覆式的效果。AI以一种新的形式Agent,融入到教师和学生的日常

10、中,在提供教、学帮助的基础上,改变二者的学习和工作状态。AI与教育的结合,也让科技类企业在教育市场中的比重越来越大,生成式AI能力成为新的竞争点。1990s2010s内容2020s2000s国内最早的互联网教育机构101远程教育网开始运营海外,Knewton、RealizeIt等自适应教育企业成立,智能导学系统得到推广AIGC知识图谱、学习分析技术标志性事件有线宽带2G、3GPC互联网时代智能手机时代生成式AI时代市场科技企业市场份额不断扩大中高端产品市场份额攀升产品 从注重硬件配置到AI驱动,打造差异化产品 AI智能体是主流产品形态技术 教育大模型助力两大教育人群:学生和教师技术、产品及市场

11、三大变化IBM的深蓝战胜国际象棋棋王深度学习4G5G预训练模型人工智能在生成类人文本(ChatGPT)、从文本生成图像(DALL-E 和 Stable Diffusion)方面取得了重要的突破性成果UGCPGC个性化分析指导和启发式互动学习结果全面把控AI智能体助力个性化学习普惠,每个学生都有自己专属的AI家教AI智能体为学生提供个性化教学:主要体现在课后阶段,能够有效实现一对一学习辅导。生成式AI时代,对于教育者来说最大的机会是自适应教育的普惠。在生成式AI之前,教育领域采用个性化学习是一件成本极高的事情,对于学校和家庭都提出了很高的要求,需要先进的硬件设备、更多的师资力量以及教学场地。在生

12、成式AI出现后,AI智能体发展触手可及,AI智能体可以作为每个学生的私人助教,随时随地陪伴学生学习。学生学生AIAI智能体智能体陪伴式家教陪伴式家教学习空间泛在化,可以随时随地提问便捷学习对于知识的积累不再是死记硬背,而是在AI智能体的引导下,对知识进行关联学习,并以自身所适合的节奏进行练习灵活学习生成式AI基于不同的问题会有不同的回答,且能够根据提问者的输入不断调整回答。以此往复,每位学习者都能基于生成式AI工具进行知识延展,并且做到对知识的掌握不重不漏知识全面掌握生成式AI下的互动不再局限提问的形式,同时提问的问题对于回答的结果有重要影响能够通过与提问者的互动不断精进回答,逐渐帮助提问者找

13、到其想要的答案AI智能体化身教师助手,帮助教师完成能力进阶 在工具使用上,AI智能体降低了教师的学习成本,为其提供几乎零门槛的使用方式。在工作环节,AI智能体帮助老师更高效地生成课件、提供教学设计思路等。AI智能体一定程度上释放教师生产力,教师的更多精力能够用于提升学生素养上,教师的职责从授业解惑逐渐向育人转变,焦点从关注学生成绩扩大到关注学生的心理状态。教师工作权重向育人倾斜AI智能体帮助教师分析学生的状态,并生成个性化指导建议。教师因此能够感知到每位学生的学习情况,针对不同学生予以不同反馈。LLM协助教师专业能力提升大语言模型语料库中有大量的信息和知识能够为教师提供丰富的资源。此外,大语言

14、模型能够帮助教师分析、整合教学中遇到的问题,并且给予改进建议。备课教学评价帮助教师生成授课教案、随堂练习等。帮助教师进行课程规划,提供个性化教学方案。对学生作业和状态进行评估,并生成学情报告。AI智能体将教师从繁杂重复的任务中解放深化自身知识体系帮助教师开展跨学科教学生成式AI协助教师进行跨学科、多元教学方案设计。从统一管理到个体关注从关注成绩到关注学生心理健康AI智能体与学生对话,判断学生的心理状态,并对存在心理问题的学生进行预警,同时将预警信息发送教师。教师能够第一时间提供个性化疏导。AI智能体率先落地教育软件领域,口语对话已接近真实场景目前,口语教学是生成式AI最好的用例之一。口语对练既

15、能避免LLM为学习带来的弊端,如照搬答案、弱化思考力等,还能够以更便捷、成本更低的方式提升语言技能。此外,启发式的提问互动能够激发学习者的批判性思维,摆脱了以前死板的口语练习,对话过程更加符合真实的交流场景。虚拟人教师结合LLM,颠覆了口语对练的传统形式。从用户使用情况来看,国内,头部口语对练APP的用户量均在百万左右。国外已经出现了多邻国这样的现象级应用,目前,多邻国在全球的用户数量已超过5亿,月活跃用户超过4000万。海外公司海外公司生成式生成式AIAI相关产品相关产品功能功能/产品特色产品特色多邻国Duolingo Max解释我的答案、角色扮演游戏化学习方式SpeakSpeak角色扮演、

16、话题畅聊PraktikaPraktikaAI AvatarHalloHallo角色扮演国内公司国内公司生成式生成式AIAI相关产品相关产品功能功能/产品特色产品特色网易有道Hi Echo虚拟人私教科大讯飞星火语伴口语模考、情景对话猿辅导海豚AI学高质量英文语料火花口语火花口语AI虚拟人Ela自建大模型成为教育硬件企业标配,学习机是AI智能体的硬件载体国内AIGC教育市场中,自建大模型已经成为行业玩家的必备能力。大模型与学习机的融合,使后者成为AI智能体在教育领域落地的首个硬件载体。学习机已经有二十年的发展历史,当前已进入AI赋能时代,以学习平板为终端设备,内置多元丰富的学习工具。生成式AI爆发

17、后,学习机厂商开始将LLM作为新功能接入学习机当中,人机互动有了实质提升。生成式AI技术不但能够将对话模式转变为 苏格拉底式的开放问答,还能够根据学生的回答进一步提问,有效激发学生的思辨能力。AI能力的注入,也成为学习机销量增长的新引擎。从销量数据看,结合了大模型的学习机,其产品竞争力在不断突显。根据洛图科技线上监测数据显示,2023年第三季度,小度和科大讯飞是销量最高的两个品牌。数据来源:洛图科技线上监测数据,单位:%2023Q3 中国学习平板线上市场TOP品牌销量结构公司公司大模型大模型落地情况落地情况科大讯飞星火大模型V3.0学生:AI学习机接入大模型教师:星火教师助手,一键生成互动教学

18、课件百度小度灵机大模型针对青少年群体的智能学习手机小度青禾已搭载小度灵机大模型松鼠Ai智适应教育大模型LAM覆盖学习推荐、学习兴趣启发、习惯培养、情感干预、学习路径规划等多个场景阿里巴巴智海-三乐教育大模型在全国12所高校应用,可提供智能问答、试题生成、学习导航、教学评估等能力网易有道有道子曰大模型V2.0已接入子曰大模型的产品:有道词典笔X6 Pro、有道学习机X20、Hi Echo等好未来九章大模型(MathGPT)xPad2 Pro系列学习机接入九章大模型作业帮银河大模型即将在作业帮APP等学习工具、智能硬件、智能图书、教育数字化等业务场景中实现应用读书郎梦想GPT搭载大模型的AI学习机

19、C60希沃教学大模型2023年10月,搭载教学大模型的硬件开启内测变革与挑战共存03挑战一:高质量数据缺乏导致模型泛化性不足教育类大模型在落地过程中主要面临三类挑战:1)数据质量;2)幻觉问题;3)价值观对齐。低质量文本数据,包括过多的重复内容、低质量文章等,不仅影响模型训练效果,还造成一定算力浪费。教育数据,特别是教学行为数据获取受限、高质量教育标注数据缺乏导致可训练教育人工智能模型有限。因此,数据质量成为教育大模型发展的关键。包括学生数据、在线学习平台数据、学术数据库等。挑战教育数据,特别是教学行为数据获取受限、高质量教育标注数据缺乏导致可训练教育人工智能模型有限。大规模教育数据采集数据预

20、处理特征工程包括数据清洗、降噪、去重和标准化等。包括特征选择、降维、文本向量化等。向量数据库向量数据库通过将非结构化的数据转化为向量表示,再与大模型进行交互,能够提高模型的准确度和效率,实现专有、私域行业应用。挑战国内的向量数据库生态系统相对薄弱,对于中小企业来说开发门槛高。面向不同学段、不同学科、不同环节的教育应用需要训练不同的人工智能模型,导致现有的教育应用仅适用于窄领域、单学科、局部学段。模型泛化性不够高质量数据缺乏带来的影响如何保证数据质量对于简单的问题,LLM借助RAG技术,能够通过向量检索查询获得相应信息,从而生成准确答案。然而对于复杂问题,检索的弊端也会显现出来。因此,需要运用提

21、示词工程进一步发挥LLM的语义理解能力。目前常见的提示工程技术主要可分为任务规划型(如思维链)和反思评估型两类。这种方法将LLM与经过严格验证的外部知识语料库(如教科书或科研论文)整合在一起,提高问答系统的可解释性与可信度。RAG本质上为LLM提供了一个安全网,确保它的输出不仅依赖于它的训练,而且还依赖于更新、更相关的其他数据。为了发挥RAG技术的最大效用,选择合适的文本嵌入模型与快速准确的语义检索方法非常重要。文本嵌入技术 语义检索近似最近邻搜索成为目前向量数据库所使用的主流检索方法。挑战二:教育大模型的规模化应用需要解决幻觉问题教育领域的大模型,最关键的是确保模型回答的准确性以及价值导向。

22、准确性体现在数理问题上,目前教育大模型在数学问题上的准确性偏低,尚无法达到可大规模应用的水平。在一些高阶数学问题的回答上,准确率普遍在50%以下。在教育领域,可以通过基于搜索增强生成(RAG)的问答推理和基于提示词工程的问答推理来解决幻觉问题。来源:Nature,ChatGPT has entered the classroom:how LLMs could transform educationGPT-4在回答大学教科书问题时的表现基于搜索增强生成(RAG)的问答推理基于提示词工程的问答推理挑战三:价值观对齐是教育大模型落地的必经之路大模型对齐方法插入式对齐(Plug-in alignmen

23、t)参数高效调整输出矫正上下文学习微调式对齐全监督微调基于人类反馈的强化学习对于价值导向,主要是指在大模型的回答上,是否出现偏激、不符合事实的言辞,甚至出现一些错误引导。在价值对齐上,常用的方式是RLHF(人类反馈强化学习),将在一般文本数据语料库上训练的语言模型能和复杂的人类价值观对齐。此外,由于目标人群为学生,在教育大模型的审核上会更加严格。针对AI生成的内容还会采用人工审核的方式,进一步过滤低质量内容,确保生成内容不存在错误引导。随时间变化而产生不同的价值观不同环境下同一问题产生的歧义价值观挑战对齐方法无法完全去除有害行为对齐方法的有效性无法对模型基于道德标准给出的答案给出解释对齐的可解

24、释性成本较高训练开销尚无客观的评测指标评价方法的有效性对齐的挑战AIGC教育四大趋势04跨学科理解构筑教育大模型高阶能力,将成为模型层玩家核心竞争力教育大模型突破学科壁垒国内市场中,自建大模型已经成为行业玩家的必备能力。在教育领域,入局AIGC的企业都选择自建大模型,区别在于模型的能力范畴。部分企业选择提供全科辅导,有些企业选择先进行单科突破。目前企业自建教育大模型已具备跨学科知识整合能力。未来,跨学科理解将成为自建大模型高阶能力的体现。跨学科大模型是连通知识与解决实际问题之间的一座技术桥梁。跨学科大模型在需要掌握丰富知识体系的学生群体中具备更高的价值,如中学生、大学生。对于中学生来说,需要学

25、习的科目繁多。学生一贯的学习方式是大量刷题、反复记忆,但在知识点之间并没有形成连接-迁移-贯通。因此,存在考完即忘,无法与实际应用结合。这也是教育领域一直想要解决的问题。跨学科大模型解决的便是帮助学生将知识点真正融会贯通,并且能够运用知识解决现实问题。小学中学大学多领域知识的理解和应用跨学科数据集 多模态内容生成通过具象化的方式让学生直观体会语句所要表达的意思。语文、美术和音乐的结合,帮助学生理解诗词、古文,培养孩子的艺术素养。知识迁移底层知识链打通,加强知识间的关联性。赋能研究利用跨学科大模型加速科研突破。跨学科人才培养大模型帮助学生构建跨学科思维和知识体系。跨模态教育资源重构跨学科知识理解

26、跨学科知识理解 案例MIT LAMM团队的MechGPT,用于一系列计算实验,以探索其知识检索、各种语言任务、假设生成以及跨不同领域的知识连接。跨学科知识整合跨学科知识整合 案例有道子曰大模型具备全科知识整合能力,通过连接多模态知识库、跨学科整合知识内容,能随时满足学生的动态需求。教育大模型向多模态演进,落地产品趋于丰富多模态大模型将不同模态的信息进行整合,能够促进更加准确、全面的理解和推理。在教育领域,通过分析学生写作、绘画、语言表达等数据,智能体可以更好地理解学生的学习状态和需求,并提供个性化指导建议。通过分析教师的教学数据、课堂情况,能够帮助教师实时管理学生、高效完成教学工作。多模态大模

27、型的发展将伴随硬件的不断升级,AI智能体的产品形态也会随之迭代。随着数据维度的增加,AI智能体将逐步成为用户的专属伙伴。应用案例:松鼠Ai松鼠Ai智适应教育大模型LAM根据学生的多模态学习行为和与系统的互动,为每位学生定制业内领先的个性化学习方案。这种方法既符合学生独特的需求,又有效提升学习能力和成绩,确保学生在个性化环境中高效学习。多模态海量数据与教育知识教育领域通用大模型自监督学习方式训练教学数据学习者数据教育资源数据迁移学习迁移学习迁移学习教学辅助多模态大模型人机协同多模态大模型教学资源自动生成大模型应用一应用二应用三预训练阶段下游任务适配阶段多模态大模型在教育中的应用ChatBotXR

28、具身智能脑机交互多模态发展 多模态问答输出文生图、文生视频等作用 多模态交互眼动追踪、手势追踪、触觉反馈等大模型拥有物理躯体,机器人陪伴孩子成长增加脑电信号,AI智能体对个体状态、个体偏好等判断更准确 多模态神经数据多模态和多尺度的神经元活动 多模态行为表情动作生成、自主决策等沉浸式学习打造逼真场景,加快知识理解和转化提高学习过程的可持续性未来3-5年AI PC是主流硬件产品,GenAI+XR将赋能创新教育学生智能设备教师教学效率AI PC能够提升教师工作效率,为教师提供创作方面的帮助,并以助手的身份融入到教师日常的工作流中。学习类产品分布 K-12阶段学习机将依然是中小学生的辅助工具。高等教

29、育阶段AI PC将成为学生的主流硬件设备,个人智能体将以学伴的身份融入到学生的学习中。XR赋能创新教育未来,交互模式通过XR交互技术,将从当前人机分离的互动,走向沉浸式、人机一体交互体验。XR技术将深入到实际教学场景中,教师借助XR呈现出的更加逼真、立体的画面,为学生讲解课程。知识从文字和二维图像/视频转变成立体、三维可交互的虚实融合,使学生能够更加直观地看到被解构后的知识。对于工程类的课程来说,XR设备能够帮助学生更快更准确地将知识运用到实际操作中,提升理论到实践的转化率。对于人文类学科,XR技术能够再现历史场景、地理环境等要素,激发兴趣的同时也能够提高学习效率。AI智能体具象化发展,具身智

30、能+脑机接口实现人机共融AI智能体将向具象化发展,从Internet AI走向Embodied AI。当前,AI智能体已然成为大模型应用的主流形态,通过人机协同的方式完成任务,其中AI智能体承担大部分工作。AI智能体现在以软件的形式存在于各类智能设备当中,部分产品已经拥有数字人形象,提高互动的真实感。未来,A智能体将进一步演化,从虚拟世界走向真实世界,拥有实体形象。软硬结合的具身智能将进一步扩大智能体的能力范围,此阶段AI智能体在机器人的形态下,赋能教育实践场景且具有更强的陪伴属性。而到了脑机时代,AI智能体与人类的交互将更加深入,AI智能体对人类的意图理解及状态分析都将更准确,并且能够对有学

31、习障碍的人群进行干预,人机共融将达到新的高度。生成式AI下的人机共融模式AI智能体人类优势:基于海量数据对输入问题进行迅速响应,并形成相对客观的回答优势:理解复杂、抽象概念,在看似无关的语句之间建立联系并进行主观描述主观描述客观呈现语音、文字对话数字人具身智能脑机交互虚拟世界真实世界软硬结合大模型+机器脑人脑+机器脑沉浸感、交互能力逐步增强大模型大模型+XR软件AI智能体的演变AIGC教育代表案例05松鼠AiDATAMODELAPPLICATION 应用层数据层模型层智适应学习推荐智适应学习习惯培养智适应学习路径规划智适应学习兴趣启发智适应学习情感干预学习行为学习进度学习路径学习效果海量学习资

32、料、海量讲解视频、海量测评与题库全学科微颗粒知识图谱海量学生学习历史数据松鼠Ai智适应教育大模型LAM多模态教育基础大模型+知识图谱&检索增强生成+人工智能体松鼠Ai智适应教育大模型LAM框架近期,松鼠Ai发布最新技术成果:全球第一个全学科智适应教育大模型 LAM。在大模型的竞争中,松鼠Ai更加关注教育垂直领域的教育学、心理学、认知学特征。相比其他大模型通用能力之外,松鼠Ai的LAM模型还具备三大独特能力:1)通过 100 亿学习行为数据以及海量的语音、图像、视频和手写板等多模态教育数据的训练,LAM模型实现了对教育更深入的认知理解,提供更精准有效的教学互动;2)LAM模型对学生的学习记录进行

33、全面分析,动态构建学生的学习能力和习惯的用户画像,提供个性化的学习路径和内容生成;3)LAM模型结合多维度AI智能体技术,根据学生的需求、特征、行为和反馈,动态地调整输出的策略、内容和形式,有效增强学习体验和提升学生的学习效率。基于松鼠Ai积累的2400万学生的100亿学习行为全流程数据喂养大模型独有的知识图谱和MCM(学习的思想、能力、方法)图谱覆盖测评、预习、学习、复习、备考、作业辅导等教学全场景2023年完成2000家线下智能学习机门店业务布局网易有道数据模型系统应用质量高数据多丰富多样业务相关训练效率提升价值观对齐解码效率提升上下文窗口扩大到16KAgent能力检索增强Prompt优化

34、安全性提升虚拟人口语私教Hi Echo 2.0有道AI学习机X20AI家庭教师小P老师子曰大模型2.0近期,网易有道宣布推出国内首个教育大模型子曰2.0版本,同时发布了基于大模型研发的三大创新应用及一款智能硬件新品:AI家庭教师小P老师、有道速读,虚拟人口语私教Hi Echo 2.0,以及有道AI学习机X20。小P老师:覆盖小学到高中全学段,语文、数学、英语、物理、化学、生物等10科各类题型,并支持文本、图片、音频等多形式输入;同时还支持多轮互动,通过同类型的知识点总结和举一反三,引导学生自主思考。有道速读星火语伴主题对话393个话题讨论虚拟人对话提供同学、考官两种虚拟人形象。口语模考支持大学

35、英语四六级、雅思、托福的口试环节模拟考试,并且提供智能评价反馈。情景交流提供18种可选情景科大讯飞讯飞星火认知大模型V3.0讯飞AI学习机 交互能力已具备启发互动式英语AI答疑辅学功能;为用户提供个性化解决、启发引导式提问和互动探究式学习体验。数理能力包括计算、代数、几何、解方程、情景应用等,星火V3.0升级了数学自动提炼规律。文本生成知识问答逻辑推理数学能力语言理解代码能力多模态能力硬件软件搭载讯飞星火大模型学而思九章大模型(MathGPT)应用AI辅导助手AI精准学AI作文助手AI对话学AI答疑AI百科问答AI智能规划AI语音助手通过学生与AI的对话式学习交流,细分步骤进行定位,快速分析出

36、学生的薄弱点。学而思让大模型专项学习了教研老师提炼的字、词、句、段、篇五步优化法,可以实现语文作文的一键润色。一拍即讲、自由问答落地学而思学习机模型调试通过优质教育数据,实现题目计算、讲解、问答等多任务持续训练和有监督微调。此外,借助人类反馈对齐,进一步提升模型能力。内容质量 构筑了全面的内容审核防护体系。基于海量名师解题过程的数据进行模型训练,模型的解题步骤专业清晰。学而思xPad学而思在学习机上陆续落地基于自研大模型的AI能力应用,陆续上线的功能包括AI对话学、AI讲题助手、中英文写作助手等。其中AI对话学通过多轮对话的方式将精准学定位到步骤级,不管是准确度还是个性化程度上,都实现了代际化

37、的提升。幻霄科技行业基础组件技术底座标准USD标准通用模型标准ONNXwebXRISO/IEC 23005IEEE 2048AIGCMET-AIGC多模态技术多场景采集重建技术数字人生成与驱动技术数据驱动有限元实时模拟CAD PCG 过程生成GIS路网重建倾斜摄影大体积实时重建渲染优化实时渲染管线分布式云渲染分发技术虚拟空间三维引擎技术Web GPU渲染管线MR实时重建模型自动优化内容工具仿真沙盒数字孪生体零代码内容制作工具低代码实时引擎零代码孪生体工具AI生态LLAMA微调语言模型文本生成音频工具文本生成模型工具多模态AI引擎单照片三维重建工具模型自动优化工具自学习AI系统课程智能评估模型空

38、间计算数字孪生数字人全息数字人套件智能数字人套件XR智慧课堂工具XR虚拟仿真课程套件大空间重建套件有限元物理模拟套件AI数据实时可视化套件软件平台教学平台线上学-素质教育落地多维应用场景实现价值闭环交互层多终端覆盖自生成自生成自互动自互动无人化无人化沉浸式沉浸式沉浸式课程制作平台数字资产平台融媒体编辑器业务平台SAASPAAS私有化.EditorEditor线上学-实训就业幻霄科技是一家专注于 AI2.0+学习的科技公司。公司运用自主研发的线上学(OLC-AI沉浸式实训就业平台)、安护联(智慧医护平台)和独创的幻霄AI智脑,融合了人工智能、虚拟现实等新一代信息技术,推出MET-AI教学、MET

39、-AI数字教师、MET-AI低代码与零代码开发平台等创新技术引擎。多邻国Duolingo Max3月可汗学院Khanmingo2月QuizletQ-chat5月CheggCheggmate科大讯飞星火认知大模型赋能教育7月网易有道子曰大模型8月好未来数学大模型Math GPT9月作业帮银河大模型10月读书郎梦想GPT阿里巴巴智海-三乐教育大模型小度小度灵机大模型4月CourseraCoursera Coach希沃教学大模型开启内测2023年发布教育大模型或接入大模型的教育企业2023年发布教育大模型的研究机构4月华东师范大学EduChat6月北京语言大学、清华大学、东北大学、北京交通大学合作国际中文教育大模型 桃李(Taoli)1.0注:根据互联网公开资料整理6月科大讯飞星火语伴APP网易有道Hi Echo APPSpeak接入Open AI的Whisper附录

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