教育分野は変化を迎えています: 人工知能の台頭により、従来の教師や学習方法は廃止されます
人工知能の急速な発展は憂慮すべきことです。 人工知能は私たちに生活の利便性をもたらしてくれる一方で、多くの新しい仕事を生み出し、また多くの仕事に脅威を与えています。
教育は決して避けることはできず、欠くこともできないリンクです。 人工知能の発展は教育分野にも影響を与えています。将来的には、教師の存在も生徒の学習パターンも人工知能によって変わっていくでしょう。
社会の発展は教育と密接に関係しています、まず排除すべきは古い学習法です
各世代には独自の学習方法があり、もともと学べる知識のポイントは少なく、教師は生徒の学習をサポートし、学校では宿題や添削などを行うことができます。容易に。
その後、知識ポイントがどんどん増え、教師は通常の授業時間内にそれらを終えることができなくなり、生徒たちは学校で宿題をしなくなりました。その後、家に帰った後、授業の進捗状況を把握するために、翌日のコースを下見する必要がありました。
学習はより個人化され、学習タスクをより効率的に完了するためのより便利な方法が必要です。
教育省の広報担当者は、学生は今、個別化された適応学習を学ばなければならないと述べた。つまり、従来のやり方では学習できず、自分のリズムを持ち、自分に合った方法や方向性を見つけなければなりません。
たとえば、試験で常に 95 点または 93 点を取る学生もいます。私はとてもよく勉強しているように見えますが、いつも満点を取れません。これは、前回の学習で、非常に微妙な点でうまく学習できていないか、学習の強度が十分でなかったことを証明しています。
生徒も教師も見つけるのは難しく、親も知りません。しかし、人工知能にはそれが可能であり、学習を支援する我が国の最先端の人工知能はさらに大きくなる可能性があります。
コンピュータのビッグデータの計算は非常に膨大であり、間違いは学生の演習を通じて発見できます。ビッグデータ分析により、どの学年のどの知識が覚えられていないのかを把握し、的を絞った学習や研修を行うことができます。英語が苦手な方は、AIマッチングの大型モデルがあるので、対面で話す練習も可能です。
人工知能学習アシスタントなどはすべて、生徒が学習するための新しいツールです。
私たちから遠く離れたところにあるように見えるこれらのことは、実際には数年かけて開発され、現在では非常に成熟しています
この新しいモデルの下では、親が率先して人工知能の使い方を学習することができれば、
着実に子供の成績を上げたり、宿題を指導したりするのは簡単な仕事になります。これらは根拠のない噂ではありません。 は、将来の教育トレンドに関する Google のレポートで参照できる関連データです。
人工知能は教育を徐々に変えています。そのペースについていくことによってのみ、私たちはより着実に前進し、より良い結果を達成します。
=社会の発展は教育と密接に関係しており、教師の地位は保証されていません。
。授業計画を書くことは問題なく、人工知能が教師を完全に置き換えると言うのは少し時期尚早ですが、それは時間の問題です。
将来的には、最も基本的な教育タスクの一部が人工知能に置き換えられることは避けられません。 教え方だけを知っている教師は危険にさらされている 人工知能と比較した教師の最大の利点は、生徒とよりよくコミュニケーションできることです。
機械学習機能や作業効率とは比べられません。しかし、人間の感情や相互作用は機械に置き換えることはできません。教師が将来より良い仕事をしたいのであれば、生徒の心を読むことを学ぶことが不可欠です。
知的教育と成長への道を歩む仲間づくりは、将来の教師の一般的な成長の方向性です。危機感を持ってください、人工知能は急速に発展しており、更新も早いです、教育を変えることが急務です。
教育モデルを更新し、そのペースに追いつき、変化と革新に活用することが鍵です今のところ、それは単なる人工知能ではありません。多くのテクノロジーの発展は教育分野に影響を与えます。これまでの現状に安住するのではなく、教育を前提としてこうした変化を積極的に歓迎していくことが必要である。
社会開発の変化によってのみ、教育はより意味のあるものになります。教師の指導モデルであっても、生徒の学習モデルであっても、早急に変革する必要があり、将来の発展の方向性も社会の変化を取り入れ、より完全な計画を立てる必要があります。
これほど変化の激しい時代に、昔ながらのやり方を使いながら少しずつ学んで、足りないところをすぐに選り分けて補うことができれば、すぐに差が出てきます。
学生は将来、業界と専攻の選択を検討します。また、スクリーニングの方法を学ぶ必要があります。教育の絶え間ない変化の中で、一部の専攻は必然的に排除されます。より大きな可能性を持つ新興の専攻を選択することは、より安全な未来を提供します。
テクノロジーの変化を恐れないでください。それは災難ではありません。置き換えられるのは、変わることを望まない人々です。適応する方法を知っている人が最前線に立って、新しい時代の達人になります。
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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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