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清北爸爸輔導數學崩潰瞬間,這個國產大模型有解!AI啟發問答關鍵情緒穩定 精華

發布于 2024-6-6 13:51
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前幾天,微博熱搜上的這個話題,可以說是讓家長們哭笑不得。

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既然補習老師不靠譜,那親自上陣輔導孩子寫作業呢?

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讓清北畢業的爸爸都崩潰的這個難題,恐怕沒有這么簡單。畢竟,自己會做一道題和能把孩子教會,是完全不同的兩件事。


好在,最近一個忽然爆火的神秘國產大模型,或許能解決這個難題!


在評論區,家長們紛紛直呼「好想要」,直接把它評為國內家長最想要的AI。

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無數家長瘋狂沖進留言區,發出吶喊:趕快讓我從給孩子輔導作業的噩夢中解脫出來吧!??

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蘇格拉底式啟發學

給孩子輔導作業,是不少家長最難渡的「劫」。

因為給孩子輔導作業崩潰大哭的娃爸娃媽,時不時就上了微博熱搜。


每晚都和孩子斗智斗勇,不寫作業母慈子孝,一寫作業雞飛狗跳。


剛剛教會的題,換個題型立馬又不會了?讓無數家長開始懷疑人生。


都說科技改變教育,真的有產品可以為中國家長分憂么?


今天,這位爸爸就帶著女兒小美,來親測了一番。


平時,每天給女兒檢查作業,是這位爸爸的例行功課。但是今天,這項重任,就被交給AI了!


第一步,小美的作業,被平板拍了下來。

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AI看完小美的作業,開始總結這些習題的要點——重點練習了商是兩位數的除法,和含余數除法,考察了各部分之間關系的知識點。



那么,小美完成得怎么樣呢?


AI是這樣「判卷」的:填空和計算題,你完成得很好。不過,在應用題中,AI發現了一處有點問題,希望小美能自己檢查一下,然后告訴它是哪道題錯了。


小美檢查了一會兒,實在發現不了錯在哪里。最終,父女二人選擇求助AI:「小美沒有發現她應用題的錯誤,請你給她做一下分析,但不要直接告訴她答案。最好是能讓她下次避免這類的錯誤。」


這個要求,細看其實并不簡單,AI能完成嗎?


AI說道「沒關系」,然后在屏幕上放大了小美做錯的題目。小美看到時有些驚訝,實在想不出自己到底錯在哪了。

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AI開始循循善誘,從小美和爸爸媽媽一起逛超市的日常生活案例講起:這是一個常見的「買贈優惠」問題,如果要用數學方法解決,就是這樣的——


第一步,酸奶12元一盒,買3盒送1盒,因此,可以把4盒看做1份,而且1份只需要付3盒的錢。說到這里,AI對小美發出提問:買1份需要多少錢呢?


小美回答:36元。


AI表揚說,你計算得很準確,然后接著引導說:我們用媽媽帶的120元,除以每1份酸奶的價格,得到的商是幾,就可以買幾份這樣的酸奶了。


在AI的引導下,小美提出了這個除法運算的答案——3份余12元。AI繼續提問,每份有4盒,一共有幾盒?


小美順利地給出了正確答案:一共有12+1=13盒。


AI稱贊說「你真是個數學小能手」,并且總結了這類除法題的「黃金規律」:類似買幾贈幾的問題,可以把買的數量和贈的數量看作1份,而1份數量相加時,一定記得加括號,再乘以份數。


小美點頭表示理解,爸爸也在旁邊鞏固了這個計算中的要點:下次面對1份的時候,一定要記得加括號。


而看完全程的家長們,除了稱贊AI引導孩子時循循善誘的耐心態度外,更是盛贊這個AI實在情緒穩定,應該能挽救不少因為給娃講題崩潰的暴躁家長。

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值得一提的是,上面這段猿輔導大模型場景內測,已經達到了國內頂級的AI教育水平。

視頻一經放出,立刻引得家長激動地奔走相告,在各個群里引發強烈反響,

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所以,垂直的教育大模型究竟比一般的通用大模型強在哪里?


小編決定來一番實測,把小美的解題過程,發給當今最強的多模態大模型GPT-4o試試。

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GPT-4o的回答,乍一看是沒問題的,它的答案和看云大模型的一樣:只有酸奶促銷這道題算錯了,其他都正確。


但仔細對了一遍后,小編發現了不少翻車之處。


比如,第3題的識別,顯然是有問題的。

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不過,既然這次比拼的是互動啟發式問答能力,GPT-4o的這個疏漏我們暫且按下不表。

我們也像視頻中一樣,向GPT-4o發問,讓它幫忙分析一下,但不要直接告訴答案,而且最好幫忙在下次避免這樣的錯誤。


GPT-4o給出的解析過程,直接一下子就把整個的過程寫了出來,并沒有和小編通過一次次的對話來完成交互。

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小編再次強調,希望GPT-4o能進行循循善誘的引導,每次只引導一步。

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可以看出,GPT-4o已經在盡力滿足我們的要求了,但整體的感覺,仍然是傳統教育中老師或家長的主導式講解。


如果學生本身對于題目概念理解得很模糊,這樣一股腦式的灌輸,并不能讓學生對于自己理解的薄弱點產生醍醐灌頂的理解。

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而小編從這番親身嘗試中,也細致入微地體驗到了教育大模型和一般通用大模型的能力差異。


在實際使用中,大模型的輸出往往給人「聽君一席話如聽一席話」的感覺。但猿輔導大模型的啟發式互動,真正實踐了傳說中的「蘇格拉底提問法」。

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去年,沖上微博熱榜的一個話題「0.999無限循環和1到底哪個大」,竟難倒一大片家長。

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主打「智能學習」的海豚AI學,會給出怎樣的答案呢?小編立馬來了一波實測。


在輸入問題后,AI并沒有直接給出答案,而是讓小編在兩種解決方式先做選擇。


一是,通過提問,引導我獨立解決;二是直接告訴我答案。


不如,這兩種方式都看看,AI就這道題的輔導有何不同?


首先是,直接告訴我答案。

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原本,還以為AI立刻簡明扼要地給出答案,但它還是先進行了題目、以及解決步驟的分析。


如下所示,它給出了4個解決步驟,而且點擊「步驟區域」,即可對「該步驟」進行追問。

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就以第2步為例,在沒有理解的前提下,AI便開啟了「蘇格拉底式」的提問法。


它會首先詢問0.111...和1/9的關系,以確定小編是否真的理解這一步。


不過,當我說「沒有關系」時,AI便開始耐心地講解,幫助小編去探尋0.111...和1/9的關系。


值得一提的是,當最終理解答對的時候,AI甚至會給出語言激勵——太棒了,讓小編更有動力去完成接下來的問題。

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那么,選擇「通過提問引導,我獨立解決」又有何不同呢?


通過如下的解題過程,讓小編深深地感受到「引導」這一詞,真正的含義。


AI通過不斷提問,啟發引導,一步一步去破解這個難題。

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在海豚AI學里,除了可以直接問「小白」外,還可以和經過深度訓練的「愛因斯坦」、「高斯」、「魯迅」等大佬對話。


接下來,是由小編本色出演的一個不愛學習的學生。

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可以看到,即便面如此沒有興趣的孩子,「超時空對話」里的AI高斯依然會非常耐心地講解,并在最后給出一個富有啟發性地提問。

背后大模型

在猿輔導看來,LLM才是教育未來發展的最大的變量。


半個月前,北京網信辦最新公布了一批已完成備案的大模型。其中,猿輔導旗下的看云大模型(簡稱猿輔導大模型)正式通過了大模型備案。


它并不是一款產品,而是技術底座。


在LLM增速放緩的當下,如何去彌合技術和場景需求之間的鴻溝,成為至關重要的一個因素。


而做大模型應用最困難的是,找到一個對用戶有價值,且LLM可以實現的場景。


憑借12年積累的龐大學習數據優勢,猿輔導由此打造出了這款專注與教育領域的垂類教育大模型。


據介紹,猿輔導大模型參數有700億,在10億道題目上完成了訓練。


與通用大模型不同的是,教育的生長是不可逆的,猿輔導不會允許科技AI產品一本正經的胡說八道。


何謂真正的教育?


這里就再次提到了蘇格拉底式提問。這種以蘇格拉底命名的教育方法,側重于向學生提出問題,來發現答案。

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這種有紀律的提問形式,可以在多個方向上啟發思考,比如探索復雜的想法、了解事物的真相、提出問題、揭示假設、分析概念,區分我們所知的和我們所不知的,遵循思想的邏輯結果等等。

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比如,想讓學生理清思維,探究思維根源,可以問「你為什么這么說?」、「你能進一步解釋一下嗎?」 ;挑戰學生的假設,可以問「情況總是如此嗎?」、「你為什么認為這個假設在這里成立?」


在傳統的「教與學場景」中,我們太習慣于老師、父母主導式講解、學生被動式學習的模式。


而恰恰是垂直的教育大模型,能打破這種幾千年傳統的被動式學習。


在這個過程中,不僅重塑了父母、老師和孩子的交互,讓孩子習慣探究式引導學習的模式,擁有一個屬于自己的AI伴學老師。


而且,通過孩子過往學習過程的分析和提問,垂直教育大模型還能建立一個學習者大數據庫,開啟真正的個性化學習時代。


上文中「飛象星球」教小美除法的視頻,就為我們形象地展示了,如何通過互動啟發式問答,引導小美一步步地洞察到背后的知識點,搭建起底層能力,通過自己的思考,真正學習「一道題是怎樣做出來的」。


從此每一個學生都可以擁有屬于自己的AI伴學老師,隨時可用。而且,猿輔導大模型也將真正推動教育平權。


經過了團隊的長期關注、認知、不斷驗證,這種數據優勢隱藏著產品交互背后,提供了服務和支持。


可以說,正是大模型這個變量,給了猿輔導一次重塑教育產品的機會。

搞教育的猿輔導,內核全是AI

在AI教育領域,從不缺重量級玩家。


那么,為什么猿輔導可以在這個領域不斷推陳出新,收獲孩子家長們好評與認可?


其實,這背后離不開研發團隊的創新和投入,以及多年來的經驗積累。


早在2012年成立之初,猿輔導開始投入大量資源去做「猿題庫」,并希望能用科技改變教育。


也就是從一開始,他們便設定了實現「自適應學習」的目標,并推出了首款線上教育產品。


其中,針對一個「推題」的功能,猿輔導曾嘗試利用現有研究成果,比如項目反應理論等與教育質量相關的技術去實現,卻發現在實際應用中的效果并不明顯。


后來,他們通過不斷實踐發現,利用深度學習優化「推題」算法,可能會實現更好的效果。


CTO楊元祖曾在采訪中表示,「猿輔導技術發展的時間節點有很多,最關鍵的節點是,做出了一個決策而非產品」。


而這個決策需要團隊不斷去探索,然后開始籌備團隊,在2014年成立了首個AI Lab。

GPT-4發布之后,猿輔導決定去自研LLM。由此,才有了現在的AI場景測試。


旗下大模型已經形成多種參數規模和形態的模型矩陣,具備學情分析、作文輔導、閱讀對話、計算解題等十幾種核心教育能力。


除了以上提到的飛象星球、海豚AI學、猿輔導素養課,整個集團旗下,LLM還在斑馬App、小猿學練機等教育類軟硬件產品實現全面落地。

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而下一步,猿輔導希望補齊教育大模型最后一塊「拼圖」——自研多模態大模型。


我們已經看到了,多模態GPT-4o在教育應用中的強大力量。發布當天,可汗學院的創始人父子,演示了GPT-4o如何像真人老師一步一步啟發、鼓勵,幫助男孩完成數學題。

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幾天前,OpenAI還發布了專為大學打造的教育版「ChatGPT Edu」,也得到了GTP-4o的加持。


足見,多模態模型對教育領域的重要性遠超其他領域。CTO楊元祖也表示,猿輔導對多模態的期待和投入非常大。


不得不承認,教育領域的大模型,還處于發展的早期階段,未來還有很長的一段路要走。


這次的演示,也只是在測試階段。他們還將繼續探索在不同場景中的落地應用。


科技是否真的能改變中國2000多年的教育方式,或許還會面對更巨大的挑戰。


本文轉自 新智元 ,作者:新智元


原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/Qulr-N76GYbkpyvIfrxvkw??

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