在当前疫情下,我们已经离不开居家学习了,各种备考也得提到日程上。机器之心的读者大多数都是理科生,数学、计算机都还是有一些「天赋」。然而对于英语,貌似这些天赋帮不到我们什么,缺乏「语感」的我们在写作文时经常会犯一些拼写、语法错误。
夏乙 舒石 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你被机器批改过作业么? 最近,老外特别关注AI在中国教育界的进展,例如人脸识别进课堂、高中AI教材出版等等,这一次关注的焦点是:AI代
作为一块全新聊天机器人模型,一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具,如何利用ChatGPT学习英语呢?
英文作文的批改,以往完全依赖于教师的主观判断,既需要教师做大量重复性的工作,又难以规避批量批改中对细节错误的忽视。如何用机器又准又快的批改作文,给老师减负,就成了一个迫在眉睫的任务。
在ChatGPT的众多应用中,拼写检查和语法检查犹如璀璨的明珠,受到广大用户的热烈追捧。我对此深信不疑,且一直在实践中坚定不移。特别是在使用非母语的情况下,它的作用更为显著。接下来,让我们通过一些常见的拼写和语法问题的实例,一探ChatGPT如何巧妙地帮助我们解决这些难题的神奇之处。
最近一个家长退群的故事在某博上了热搜。故事中老师和家长的矛盾由批改作业集中爆发,至于孰是孰非,还是交给吃瓜群众去评价吧,作为一个技术工作者,我突发奇想,是否以后能让机器来辅助老师批改作业呢?这仿佛是个维护世界和平的点子!
有一群人注定为改变世界而活,有一群人正在为影响10亿人而战。5月31日下午,在“奇点大学中国区学员选拔大赛总决赛”的赛场上,从数百个参赛者中脱颖而出,来自移动应用、智能硬件、航天工程、生物医疗、人工智
机器之心原创 作者:吴昕 如若问谁最有希望在中国实现智慧涌现,十多年前科大讯飞成立时的那个回答依旧铿锵有力:要么率先燎原,要么率先熄灭。 历时 5 个月、100 多天,5 月 6 日下午 2 点,科大讯飞「星火」认知大模型如约而至。 发布会独具匠心,亮点一分为二:「1」 + 「N」。 上半场围绕「1」,聚焦「星火」通用能力展示。无论是挖坑设雷还是烧脑为难,「星火」应对自如,会场不时响起掌声和笑声。 下半场由「1」生「N」,旗下首批获「星火」加持的产品矩阵登台亮相。从教育、办公、车载到虚拟人,一次次人
VICE调查了美国的50个州,发现有至少21个州 (包括加州) 的教育系统,已经把AI当成作文打分的主要/第二主要工具,用在标准化考试里。
批改作文是非常令老师崩溃的一件事情,尤其是歪果仁,还是初学者。最近,浙江外国语学院国际学院把批改作文这件事情交给了机器人,据了解,这个AI机器人还非常高效,仅用5秒钟,就在一篇200字的作文中找到了8处错误。 作文是这样写的:我的爱好是学中文,中文使我快乐。但中文的难点并非是字,而且像女朋友一样善变。比如,我到中国才知道了大姨妈不是人。而且,有一次我问舍友去吃饭不去,他说:我去,我才不去。我的内心是崩溃的。我问他“你这是什么意思?”他说:“没什么意思,意思意思。”我受到了上帝得暴击。然而,我的不会放弃
南华早报报道,中国的一些学校已开始使用人工智能批改作业。每四所学校或大约六万所院校都有一所正在悄然测试一种机器学习动力系统,可以自动为学生的作业评分,甚至在适当的时候提供建议。
关键技术顶天,行业认知立地。当打破了实验室和现实的隔阂之后,技术不再局限于自身,而是和广大的外部场景做关联,最终成就了科大讯飞AI技术能够迅速从研发到规模化落地的能力。 作者 | 月行、青暮 编辑 | 岑峰 自然语言处理(NLP)一直是人工智能渴望攻克的难题。 直到2006年,来自上世纪末的互联网时代累积的大量电子化的文本数据,以及深度学习的加持,终于让机器翻译乃至自然语言处理,走上了快车道。 深度学习秉承统计方法的概率传统,不同的是,它基本不需要做特征工程,而特征工程需要大量的专家知识。 但盛志超发现,
机器之心原创 作者:邱陆陆 「在教育领域做好,不是说要把某一个特定算法做到极致,而是如何把相对成熟的技术与教育的结合做好。」 《连线》杂志在总结 2017 年人工智能领域学术研究现状时,提到了一个担忧,即当前大多数人工智能技术的发展都极度依赖极少数核心创新算法的支持,换句话说,算法这事,也会有「僧多粥少」的问题。的确,神经网络不是卷积神经网络就是循环神经网络,处理的对象总逃不过语音、图像、文本,而顺理成章的应用思路也就智能音箱、人脸识别这么几个。因此尚未完全成规模的浅滩市场里已经挤进了太多的重磅鲨鱼型选手,
---- 新智元报道 编辑:David 好困 【新智元导读】大热天的,别整天抱着单词本不放了,找个新朋友陪读陪聊陪作业,它不香么? 大家先来猜猜,这个「赛马场巨头」是什么? 没错,是「The Lord of the Rings」指环王。 显然,「赛马场巨头」主要是错误地理解了「Ring」的含义。其实,稍有常识的人都知道,Ring是指拳击台,所以「正确」的译名是:拳皇。(开个玩笑) 不过讲道理,你不太能苛求一个上世纪90年代的翻译。 但是在互联网发达的现在……烧烤「丈夫」就不太合适了吧。 以及,
近日,腾讯云与邦德教育进行了战略合作签约。邦德教育进驻腾讯云生态体系,成为腾讯云智慧教育的战略合作伙伴。双方将在教育信息化领域内,就积极发展“AI+大数据+互联网+教育”,推进传统K12教育向科技转型,实现“科技助力K12教育”进行全方位的合作,实现有温度、有深度、有态度的教育,让互联网更好地服务于传统教育。 大数据信息化教育场景 双方共同推进大数据信息化教育的建设。依托腾讯云稳定、安全、高速的云计算基础服务,将为大数据信息化教育场景下的数据存储和传输提供强有力支撑,而基于腾讯云的视频、通信等解决方案
在这个互联网红利充分释放的时代,在线教育仿佛拥有神奇的魔力,能够令资本趋之若鹜,在经历过2017年那场融资大战之后,在线教育企业有的带着一个伤心的故事离开,有的则是从资本那里获得了充足的“弹药”,然后有了2019年暑假那场两个月狂砸40亿的营销大战。
议论文,又叫说理文,是一种剖析事物,论述事理,发表意见,提出主张的文体。作者通过摆事实、讲道理、辨是非、举例子等方法,来确定其观点正确或错误,树立或否定某种主张。
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】没有AI的学习机,何以自称「AI学习机」。6月29日,科大讯飞升级AI学习机「4+1」标准,拥抱AI学习新时代。 天不怕地不怕,就怕神兽放暑假。 就拿北京来说,好不容易盼着这批神兽上学了,假期又来了。 再加上今年是第一个「双减」政策下的暑假,一幅孩子在家放飞自我的画面,仿佛已经浮现在了眼前…… 为了让孩子们能够度过一个充实的假期,不如给他买个学习机。 没AI,没灵魂 国人知道学习机这个东西,或许是从「小霸王」开始的。 自从进入平板形态后
本文介绍了一项基于人工智能技术的中文语法错误自动诊断大赛,该大赛由阿里巴巴举办。大赛的参赛团队需要使用人工智能算法自动诊断中文语法错误,并提高准确率和细致程度。阿里巴巴的AI团队在比赛中获得了冠军,其AI技术在中文语法错误诊断上表现出色,准确率和细致程度都达到了接近甚至超乎人类的水平。
本文报告主要分享AI技术对语言教育引起的改变,着重介绍针对现今语言教育中存在的问题,进行自动化测评、自适应学习、场景智能对话等相关AI技术的研究与应用。
3月2日,腾讯教育新品发布会在深圳举行,发布会上,腾讯教育联合暗物智能正式对外发布了AILA智能作业灯,并与华东师范大学出版社、宏途教育、众诚智学教育、江西软云科技等教育行业合作伙伴签订战略合作协议,共同打造智慧教育产品,共建智慧教育生态。腾讯智能产品副总裁、腾讯教育副总裁李学朝,中国语言智能研究中心主任、首都师范大学原副校长周建设,鹏城实验室副主任陈长汶、暗物智能科技(广州)有限公司高级产品总监高燕等嘉宾出席了此次发布会。 “智能教育硬件已成为‘互联网+教育’中实践信息技术与教育产业融合的有效工具,
疫情期间,线上教学如何保障作业收集与批改?从备课到授课、作业,又如何在云端实现精准教学,让网课也能高质量?上海市进才中学北校正借助一块墨水屏探索疫情下的“云端”作业管理,秒速组题、一键下发、快速作答、智能批阅、“CT”级精准评估……老师和学生点点屏幕就能完成。 这块“墨水屏”来自腾讯教育精准教学解决方案,它基于丰富的教学资源和智能化评价系统,以智能批改、智适应推荐、学情分析为AI引擎,全面记录学生学习的过程数据,为师生提供精准学情分析,帮助老师提高教学效果和作业有效性。 4月8日,上海市进才中学北校举办了云
最令家长们头大的问题大概就是给孩子辅导作业了吧,而包括学习机在内的一系列教育硬件产品的诞生,则很好地弥补了这一问题,成为了孩子们在家庭场景中学习的好帮手。随着用户需求的增长,教育智能硬件行业也实现了稳定发展。而在教育硬件赛道,学习机这一品类格外受人关注。
这几天谷歌上线了一个名为“ Learn with Google AI”的在线学习网站,旨在教授大众人工智能和机器学习,让每一个人在零基础的条件下可以快速学习了解AI,这体现出一个现象:人工智能在经历2017年的酝酿后,正在进入大众领域。不只是越来越多的普罗大众知道了人工智能,更重要的是,人工智能就像三年前“互联网+”浪潮席卷教育、金融、娱乐等行业一样,正在渗透到各个行业,形成“AI+”效应,其中教育就是一个重点行业。 智能教育时代已经来临 2017年金融行业最热门的概念已不是互联网金融,而是FinTec
人工智能在最近几年很火,那人工智能到底能做些什么呢?教育又将会迎来怎样的变革呢?以下是科大讯飞研究院北京分院副院长付瑞吉的思考。 《科学》杂志预测,到2045年,人类工作的50%将会被AI所取代。因为中国有很多劳动密集型企业,所以中国77%的工作将会被AI取代。可以想象一下,到那个时候,我们去银行办理业务,柜台里做的都是机器人;去餐厅吃饭,都是机器人为我们服务。 那么AI在教育领域里都能做些什么呢? 我们每年的英语听说考试会有大概 3000万分钟的录音,如果全部由人工评分的话,工作量是非常巨大
“没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高,看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。” 1月9日,在腾讯2019微信公开课PRO展区,智聆口语评测体验现场受到参会者的“团宠”,黄色的屏幕前围满了跃跃欲试的参会者,都想测试下自己的中英文发音水平。“这是我第一次体验AI口语评测。之前觉得只有参加那种专业口语测评考试才有机会体验到,现在通过微信小程序就很简单的完成了。而且,单词、句子、段落、自由说、情景对话等评测模式一应俱全,还有不同维度的打分,对英语口语训练挺有帮助。”来自深圳的孙小姐在微信小程序上
随着大模型商业化应用的提速,全世界各国都开始孵化和孕育各自的行业大模型。在此背景下,国内各个细分行业的垂直大模型,日益受到产业界的关注和重视。
朋友们,今天鹅老师要给大家上一堂英语课。now,我们先用一组chinglish热身一下,请跟我read: Give you some color see see (给你点儿颜色瞧瞧) You look whatlook you so what ! (你瞅啥瞅你咋地!) Where cold where stay (哪儿凉快哪儿呆着去) 在学英语的过程中,Chinglish(中式英语)总是让人哭笑不得,不地道的英语发音更让人头痛。 但每一个英语口语渣渣的你,总有许多理由: 小时候说不好英语,是因为
唯物按:9月份锤子的发布会结束后,科大讯飞股票应声上涨,成为罗永浩相声专场的最大赢家。 这其中有一些运气的成分,但在这种运气之前,讯飞已经做了很多铺垫工作。科大讯飞在2014年就发布了中国的人工智能品
大家好!我是孙琳,很高兴参加TAB教育科技论坛,今天分享的题目是“教育应用中的自然语言处理”。首先我先做一下自我介绍,我是剑桥大学计算机系的博士,博士研究的方向是自然语言处理, 2011年的时候,我们
嘉宾 | 蒋宏飞 编辑 | 林晓婷 为了提升用户体验,作业帮将 NLP 技术应用到业务的提质增效上,沉淀出了智能质检平台 IQC、文本智能标注平台 FTP 等自研平台,也产出了很多在 NLP 中应用深度学习的可供参考的实践。 伴随着深度学习场景的增多,NLP 技术也得到了快速发展,作业帮作为 K12 教育平台,对用户体验提升有很高的诉求,所以他们将 NLP 应用在业务的提质增效上,沉淀出了智能质检平台 IQC、文本智能标注平台 FTP 等自研平台,也产出了很多在 NLP 中应用深度学习的可供参考的实践。 I
作者|李梅 编辑|陈彩娴 后天就要高考了,各位是不是已经开始紧张了(误)? 虽然咱不参加高考,但每年还是会例行关注一波高考作文题。毕竟都是被虐过的人,依稀还记得那些年的「丝瓜藤和肉豆须」、「举报我爹开车打电话」、「齐桓公、管仲和鲍叔」...... 而高考前,除了老师和考生,吃瓜群众也会积极投身于「语文作文押题」这一重大工程中 。 最近就有一位B站UP主 @图灵的猫 整出了新活,用AI预测出了今年高考最有可能出现的7大命题。 在视频里,UP主分别展示了这7个命题的「核心词」、「预测主题」和「模型表征」: 困
4 月 26 日,科大讯飞发布讯飞星火大模型 V3.5 的功能上新,其中一个重点就是面向用户各种场景中高效获取信息需求,发布首个长文本、长图文、长语音的大模型,能够支持文档、图文资料、会议录音等各种信息来源的快速理解和学习,还能够结合各种行业场景知识给出专业、准确回答。
小学是打基础的重要阶段,怎样让孩子在打好基础的同时形成良好的学习习惯,是一个让所有家长都感到棘手的问题。中学阶段漫无目的的学习,盲目报辅导班,盲目刷题,费时耗力却收效甚微,又容易挫伤孩子学习的积极性。
作为拥有大量用户的聊天工具,QQ早就对群进行了分类,以满足用户不同的垂直聊天场景。目前QQ已经针对家校、游戏、粉丝群尝试过垂直场景设计。而疫情突然来袭,使线上学习的需求空前迫切,QQ群作业火速更新和完善多项功能,以满足线下作业改为线上批改的垂直场景,下面让我们一起走进QQ群作业的设计故事吧。 2020年疫情来袭,为了抗击疫情,春节后全国尝试执行了在线办公和教学,其中首次使用网络直播授课的老师们,由于对直播软件不熟悉,被逼出一个个欢乐的网课囧况段子。 在每次网课结束后,老师们还有一大难题,就是要为同学们
潘老师,有产品经理同事坚持认为写需求规约不如画界面,觉得画界面最直接,怎么和他把道理讲清楚?
本文为腾讯作者投稿。创作人:陈伟嘉,腾讯云IDaaS技术专家。 PART ONE 前 言 近期,我在CNCF的官方开源项目中(https://github.com/cncf/tag-security)发起了一项“云原生安全白皮书”协同翻译的工作——通过开源项目协同的方式,征集了来自不同地域、不同企业的译者10人,组成了一支项目小组,并合作完成了PR被合并。 这次新鲜的开源协作经历不同于之前个人提代码PR的方式,作为组织者(小组leader),我需要考虑大量和中立、跨组织协作相关的问题。因此,这次完
机器可以批高考作文?至少能有效禁止背作文和套作文 澎湃新闻见习记者 程千千 2017-11-28 09:23 来源:澎湃新闻 字号 在高考评分中,作文往往是最耗费工作量,也最具争议的一项。近年来,由于高考作文评价体系屡遭质疑,相关领域的专家学者开始思考运用机器评分,来取代准确度不高且耗时耗力的人工批改。11月26日,华东师范大学中文系副教授徐默凡,在华东师范大学一场有关“应试作文写作质量的计量和计算”的研讨会上,就机器在作文评分中的实现可能性进行了探讨,并对当下的应试作文评分进行了反思。 研讨会
4月20日,腾讯教育第二届MEET教育科技创新峰会在北京举行。本届峰会以“深耕·生长”为主题,来自教育主管部门、各级院校的专家嘉宾聚首,共同探讨教育信息化发展的未来之路。 腾讯智慧教育运营总经理翟东海发表主题演讲 在基础教育专场论坛上,腾讯智慧教育运营总经理翟东海发表了主题演讲。演讲中,他为大家介绍了近年来腾讯智慧教育在基础教育产品方面的深耕成果,并从教学场景、考试场景、家庭场景、教师发展与教育管理场景等方面,详细阐述了AI和大数据的技术是如何与教育核心场景相结合的。 为方便您快速阅读,我们整理了嘉宾
杨净 发自 合肥 量子位 | 公众号 QbitAI “三项能力超过ChatGPT” “1024将整体超过GPT水平!” 在科大讯飞星火认知大模型发布会现场,董事长刘庆峰拍着胸脯保证,引起现场掌声雷动! 而真机演示效果和多场景产品展示直接把观众们看呆:信息量太大。 网友也围观直呼:这个输出速度也太快了! 比如这个随机问的问题,人类要被AI笑死🤣。 不过也着实被它的语言理解能力所惊到!目前星火已开放优先体验申请,可点击「阅读原文」进入官网申请。 除此之外,还直接体验到了大模型五大应用产品成果,覆盖教育、办公
近日,高考放榜,又是几家欢乐几家愁。从短期来看榜单上分数的高低直接决定了考生眼下的幸福指数,而从长期来看,这也会从某种程度上影响到考生未来的人生发展。怎么确保打出的分数公平、公正、高效?这一直是考试选拔人才制度受到诟病的一个地方。 人工智能技术为解决这一问题提供了一种可能性——让智能化的机器来阅卷。 机器阅卷可以保证过程的客观性和一致性,从某种程度上来说是保证高考公平公正的一个方法。此外,机器取代人类的重复劳动,从效率上也获得提升。那么,相关技术是否已经成熟到足以承担阅卷的重任? 高考试题,总体上来说分为两
据“南华早报”报道,中国的一些学校正在使用人工智能为学生作业评分。中国国内有四分之一的院校(大约六万所)正在悄然测试这种机器学习动力系统,可以自动为学生的作业打分,甚至可以提出建议。
自从1977年恢复高考,40多年来,高考从未迟到,更未缺席。但,2020年的高考却创造了历史:因疫情的影响,推迟一个月。
大家以为老师改作业是这样的: 没课的午后,枸杞保温杯、空调小零食 但实际上老师改作业是这样的: 因为老师们的工作内容非常多 不得不“见缝插针”各种挤时间来批改作业 比如,像下面这样 ▼ (图片来源于网络) 鹅老师掐指一算: “假设每个班有40名学生,每2天提交一次作业,一个老师一年需要批改多少次作业?” 答案是:≈3400次 氮素!在腾讯智慧教室里,批改作业也可以智慧化! 借助一款“神笔”,将让老师们从繁重的作业批改工作中解放出来,更加专注地投身到创新教学形式中。 智慧“神笔”:
在学习设计的过程里 常常会遇见这样的问题 “似乎软件都学到位了!” “我了解了基本的排版原理和要求” 可是作品一出来 就发觉自己的设计缺乏亮点 信息传达不够清晰 “我没有想法啊?” 再去浏览别人的作
近年来,随着机器学习(Machine Learning),特别是深度学习(Deep Learning)的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,并在实际应用中崭露头角。
结合腾讯底层AI能力,对三岁以上的外语学习者给与专业口语评测支持,测评结果与专家打分结果相似度高达95%。
题解:这里的A是用来存放各位数的一个数组因为最多只有10个不同的数字所以A[10]恰好 够用,result[300]是用来打标记的,用过的数组就改false为ture,当然你也可以用一个 变量来统计数字出现的次数,出现2次就输出“NO”,然后return 0。
本文作者 猿辅导研究团队 猿辅导应用研究团队成立于2014年年中,一直从事深度学习在教育领域的应用和研究工作。团队成员均毕业于北京大学、清华大学、上海交大、中科院、中国香港大学等知名高校,大多数拥有硕士或博士学位。研究方向涵盖了图像识别、语音识别、自然语言理解、数据挖掘、深度学习等领域。团队成功运用深度学习技术,从零开始打造出活跃用户过亿的拍照搜题APP――小猿搜题,开源了分布式机器学习系统ytk-learn和分布式通信系统ytk-mp4j。此外,团队自主研发的一系列成果均成功应用到猿辅导公司的产品中。包括
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