教育テクノロジー に関する最新の記事

YA-TAは、大きな教室での学生と講師のためにパーソナライズされたサポートを提供してるよ。

新しい方法で、言語モデルが自分の数学の間違いを修正できるようになったよ。

新しい方法が、大きな言語モデルの効率を関連情報に焦点を当てることで向上させる。

学術環境向けのネットワークブートシステムのセキュリティリスクに対処する。

タスクを分けることでロボットが効率よく訓練できる方法を学ぼう。

プロンプトバキングは言語モデルのパフォーマンスと知識の保持を向上させるよ。

資源が少ない言語で視覚的手がかりを使って話し言葉の認識を向上させる。

Sortformerはスピーカーダイアライゼーションと音声認識（ASR）を統合して、音声処理を改善してるんだ。

新しいモデルは、テキストと一緒にビジュアルコンテキストを取り入れることで、数学の問題解決を改善してるよ。

HierLLMは、個別化された学生の学習のための質問推薦を改善する。

仮想世界での身体の動きを通じて双曲幾何学を探求する新しい方法。

AIの説明は学びに役立つけど、持続的な影響はないよね。

新しいモデルは、一貫性に焦点を当てることで話し方のスキル評価を向上させる。

新しいアプローチがASRシステムを強化して、教室でのコミュニケーションを良くする。

ES-KT-24データセットは、教育ゲームのデータや動画を使って知識トレーシングを強化するんだ。

新しいシステムは、より良い精度と透明性のためにLLMとシンボリックAIを組み合わせてるんだ。

RAGシステムの実際のシナリオでのパフォーマンスを評価するためのデータセットを紹介します。

新しいデータセットは、言語モデルのマルチモーダル推論を強化することを目的としている。

MapCraftが地理インフォグラフィックの作成をどう簡単にするか学ぼう。

この論文は、言語モデルが科学的な概念をどれだけうまく説明できるかを評価している。

ChatGPTのプログラミング試験の解決と採点の効果を調べる。

新しい方法がAIチューターとの会話を通じて学生の学びを追跡するんだ。

新しいASRメソッドが、技術が子供の話し方をもっと理解できるようにしてるんだ。

新しい方法は、より正確な評価のためにソフトな確率を使ってテキスト評価を向上させる。

新しいチャットボットが学生のSTEMの選択式問題を手伝ってくれるよ。

BEATSはLLMが数学の問題を明確かつ正確に解く能力を高めるよ。

注意の違いを理解することで、言語モデルの学習が向上するよ。

モデルのトレーニングにおける新しい手法が、推論能力と効率を向上させてるよ。

この研究は、言語モデルのトレーニングのための合成データ生成の効果的な方法を探るものです。

ClassroomKDは、ダイナミックなメンターと生徒のやり取りを通じて、より賢いモデルを作るんだ。

AIを使って、知識トレーシングを改善して、学習体験をパーソナライズする。

この研究は、LLMが開発者が量子アルゴリズムを効果的に理解するのをどう助けるかを探るものだよ。

MASAは、フェデレーテッドラーニングシステムのセキュリティを強化するためのソリューションを提供しているよ。

研究者たちは、インタラクティブ定理証明における戦術予測を強化するためにILPを適用している。

選択的トレーニングがロボットの学習効率や適応能力をどう向上させるか学ぼう。

Vocal Sandboxは、人間とロボットがインタラクティブラーニングを通じてスムーズにコラボできるようにするんだ。

FiGRetは、大規模言語モデルが情報を取得する精度を向上させるんだ。

RLTは動画処理のAIのトレーニング時間を不要なトークンを減らすことで短縮するんだ。

CodeLutraはモデルに成功と失敗から学ぶ方法を教えてるよ。

この記事では、少数ショットクラスの増分学習におけるグラフの役割について話してるよ。