教育テクノロジー に関する最新の記事

人間とロボットの間の信頼に対する共有価値の影響を調査する。

先進的なトレーニング技術を使った教室向けの音声認識の向上が学習を改善する。

この研究は、複雑な数学の対話におけるLLMのパフォーマンスを測定する。

新しい方法が効果的なリトリーバルを通じて言語モデルの信頼性を向上させる。

人間の入力を最小限に抑えて、LLMを使ってダistractorを作る新しいアプローチ。

この記事は、言語モデルにおけるロールプレイとパーソナライズについて話してるよ。

意味や実行挙動に焦点を当てたコードモデルの新しいトレーニング方法。

GenAIが教職に目指す学生の学びや教え方に与える影響を調査する。

新しいアプローチが言語モデルの数学能力をスピードと正確さで向上させる。

条件付きファインチューニングは、言語モデルが知識を保持し、トレーニング中のバイアスを減らすのに役立つよ。

新しい方法が学生の知識の追跡を時間をかけて向上させるんだ。

レコメンダーシステムが学生のパーソナライズされた学習体験をどう向上させるかを見つけよう。

STARLINGはRLエージェントの学習能力を向上させるために多様なテキストベースのゲームを作ってるよ。

新しいアプローチが言語モデルの出力の正確性と創造性を高める。

研究では、LLMが即時の文脈を超えてどれだけ推論できるかを評価している。

新しいアプローチでいろんなテキストの議論を分析するのがもっと良くなったよ。

新しいフレームワークが、視覚的スケッチを通じて言語モデルの推論を強化する。

大きな言語モデルにおける推論の効果を調べること。

この論文は、大規模言語モデルにおける偽合意効果を調査している。

科学的なプレゼンテーションの文字起こし精度を音声とビジュアルの統合で向上させる。

DetectBenchは、推論タスクにおける隠れた証拠を検出する能力でLLMを評価するよ。

P-Tailorはビッグファイブ性格特性を使って言語モデルをカスタマイズするよ。

新しいアプローチは、より良いパーソナライズされた学習体験のために教育トピックを組み合わせるんだ。

この記事では、AIモデルが自己修正を通じてミスから学ぶ方法について話してるよ。

FineWebは言語モデルのトレーニングを改善するために15兆トークンを提供してるよ。

EU AI法のためのAIカードでAIシステムの文書化が簡単になるよ。

フェルン大学は教育をサポートするためにオープンLLMインフラを開発してるよ。

新しい方法で自動採点システムの明瞭さと正確さが向上した。

新しいアプローチは、制御されたエラーを生成することで言語モデルの推論を強化する。

Min-pサンプリングは、テキスト生成を改善するための有望なアプローチだね。

この記事では、AIモデルが算数タスクでより良い成績を出すための方法を探る。

DCoTは、複数の推論経路を通じて言語モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

学生の回答を採点する際に、LLMが人間の採点者とどれくらい違うのかを探ってるんだ。

TongGuは、専門的な技術を使って古典中国語の理解を簡単にしてくれるよ。

新しい方法が、質問分析を通じて言語モデルの推論能力を向上させる。

RAMOは、特に新しいユーザー向けにオンライン学習者のためのパーソナライズされたコース提案を改善するよ。

VCoMEは、ユーザーが簡単に魅力的な音声動画を作れるように手助けするよ。

熱力学の試験におけるAIの採点役割に関する研究は、その強みと弱みを明らかにしている。

最新の医療画像技術とその教育への影響を探ろう。

PosFormerは、位置情報を使って手書きの数学表現の認識を向上させる。