教育テクノロジー に関する最新の記事

言語モデルの実際のタスクにおける計画スキルを評価するための新しいデータセット。

AIが数学的推論と発見をどうやって向上させるかを探ってるんだ。

混合現実環境で直感的なデータ操作のために、実体のあるキューブを探ってみて。

新しい方法が、以前の知識を保持しながら動画の質問応答を強化する。

CoAVTは、音声、映像、テキストデータを統合して、理解を深めるんだ。

機械がどんだけ視覚データを分析して解釈するかを見てみよう。

AIツールがライティング体験や認識に与える影響についての研究。

BriSe AIは、より良いインタラクションのために機械の自己認識に注力してるよ。

新しいアプローチが機械生成の質問の品質評価を向上させる。

CHARMは、LLMがグローバルおよび中国の文脈でどれだけうまく推論できるかを評価する。

新しい方法が視覚とテキストの入力を組み合わせて、機械の言語学習を向上させてるよ。

研究は子供たちが学校の課題にテクノロジーをどう使っているかに焦点を当ててるんだ。

DTVメソッドは、大きな言語モデルの数学問題に対する回答の信頼性を高めるんだ。

新しいフレームワークが、言語モデルが問題解決の間違いから学ぶのを助けるんだ。

IsoBenchは、モデルがテキストと画像をどう扱うかを評価して、強みを見つけ出すんだ。

新しいトレーニング方法が視覚と言語のモデルの構成能力を高める。

この研究は、AIを使って数学の選択肢問題のダistractorを作ることを調べてるんだ。

JupyterでXAIシステムを統合してAIの理解を深める方法を学ぼう。

言語モデルが使ういろんな学習方法の概要。

AIチューターが学生のプログラミング学習をどうサポートするかを探る。

KazQADデータセットはカザフ語の質問応答能力を向上させるよ。

自律エージェントにおける大規模言語モデルの役割を見てみよう。

数学の文章問題を解くためのコンピュータープログラムを、より良いデータ例を通じて改善する。

哲学者の批判的思考を支える言語モデルの役割を調べる。

新しい方法で辞書の例文の質が言語モデルを使って向上する。

AIのテキスト生成の不正確さとその影響を検証する。

教師がカスタマイズされた学習体験を作れるプラットフォーム。

強化学習アルゴリズムにおける探索と適応性を調べる。

この論文は、言語モデルにおける多様ショット学習の利点をレビューしている。

言語モデルでの推論を改善するための自己指導型アプローチを紹介します。

新しいアルゴリズムは、入ってくるデータにうまく適応してオンライン学習を改善する。

数式認識技術の現状と将来の展望を探る。

モデルは言葉の連想テストで相互排他バイアスを示す。

新しいデータセットがタスク中の認知負荷についての洞察を提供してるよ。

IMEX-Regは、忘却を減らしてタスクのパフォーマンスを向上させることで、機械学習を強化するんだ。

研究はRLとLLM技術を組み合わせて教育エージェントのパフォーマンスを向上させる。

ChatGPTが学生がデータビジュアライゼーションの技術をマスターする手助けをする方法。

模倣学習の概要とエージェントのトレーニングにおける応用。

新しい方法で、小さな言語モデルの複雑なタスクに対する推論が強化される。

AlphaMathはモンテカルロ木探索を使って言語モデルの推論を改善する。