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超拟人AI老师、因材施教AI辅导,大模型技术在教育中能做好哪些事?

在生成式人工智能重塑各行业版图的当下,教育领域也正经历着一场静水深流的技术变革。 大模型不再只是实验室里的概念验证,而是逐步渗透进作业批改、个性化辅导、学情分析等教育核心场景,推动着"千人千面"教育理想的落地。在这场技术与教育的双向奔赴中,如何平衡技术创新与教育本质?如何让AI真正成为教育公平的推进器而非技术泡沫?我们与深耕AI教育应用多年的专家丁小晶展开对话。作为百度小度教育技术负责人,他带领团队打造的AI教师系统已成为行业标杆,其团队在教育大模型应用层面积累的实战经验与冷思考,或许能帮助我们更清晰地看到技术赋能教育的可行路径。 丁小晶 百度资深工程师/小度教育技术负责人/大模型应用技术专家 资深大模型AI应用技术专家与管理者,技术创新与项目管理的复合型人才,致力于AI大模型应用创新。硕士毕业于中国科学院计算技术研究所,从事高性能计算技术研究。先后在百度、三星等世界知名企业工作,并有多年旅日工作经历。 拥有超过15年的计算机及AI领域经验、10年AI及5年团队管理经验,精通大模型技术及多语言编程,屡获荣誉,持多项专利。目前作为小度教育业务技术负责人,研究基于大模型AI教育产品创新,引...

懒懒笔记 | 课代表带你梳理【RAG 课程 6&7:评测、召回优化与多路检索】

距 RAG 系列课程上线已两周,不知道大家的进度如何? 前五讲里,志宏老师带我们搞懂了什么是 RAG、如何快速上手 LazyLLM,还示范了项目工程化与自定义 Reader 的实现。然而在学习群里,问题接踵而至: 🙋‍♂️“召回率太低,想要的内容找不回来...” 🙋‍♂️“模型经常答非所问,怎么破?” 可见,掌握基础并不等于拥有一套高性能、企业级 RAG 系统。第 6、7 讲 正是为此而来——聚焦效果评测与效果优化。 本贴心小编已为你把干货浓缩成精华 一起来看看 如何评测RAG系统的效果? Why-为什么做评测? 📌量化→迭代;对齐产品指标 📌系统性多指标分析,助力系统稳步优化 What-评测维度有哪些? RAG系统主要有检索和生成两大阶段👇 📌检索组件评估(Retrieval) 召回率(Recall):检索出的相关文档占所有文档比例,Recall=TP/(TP+FN) 上下文相关性(Context Relevance):更细粒度,CR=与查询相关的句子总数/召回文档中的句子总数 📌生成组件评估(Generation) 忠诚度(Faithfulness):生成答案是...

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