让大模型给孩子当全科家教,靠谱吗?
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让大模型给孩子当全科家教,靠谱吗?
自适应学习也称为适应性教学(Adaptive Learning),是一种以计算机作为交互式教学手段的教学方法,根据每个学习者的特别需求,以协调人力资源和调解资源的分配。计算机根据学生的学习需求(如根据学生对问题、任务和经验的反馈)调整教育材料的表达方式。自适应学习技术已经涵盖了来自各个研究领域,包括计算机科学,教育,心理学和脑科学等等。
强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。
语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。
文本生成是生成文本的任务,其目的是使人类书写文本难以区分。