近年来,随着数字化进程的加快,数字化教育已经跃升为教育界与科技界共同关注的焦点。与此同时,各行各业对具备数字化技能的人才的需求也日益凸显。青少年这一群体,作为数字化教育转型中的关键力量,如何有效地提升他们的数字化能力,成为了我们必须面对的重要课题。而在这一过程中,教育行业的工作者又该如何发力?企业又应如何创新以推动数字化教育的进步?这些问题都亟待教育专家、企业相关负责人等业内人士的深入思考与独到见解。
为了探讨以上问题,英特尔教育项目负责人与来自上海交通大学学生创新中心、且在人工智能、校企协同相关项目中有着多年经验的楚朋志老师,共同围绕青少年数字化能力提升这一话题进行了分享,探讨科技企业助力青少年成长、数字化教育发展的必由之路。
随着人工智能相关热点的提升,不少学校、家长也已将相关技能的培训提前,数字化能力培训早已不是“大学生专有”,但也有不少家长对在何时培养学生数字化能力表达了困惑。对此,楚老师表示,学生可以在中学阶段通过平台、以项目制的方式尽早接触和了解相关技能,帮助他们挖掘自身在相关专业领域的潜能,并提升兴趣。当他们进入大学后,再深入学习底层知识。这样的方式将使学生在后续步入社会后,更顺畅地解决实际问题。
而这一想法也在英特尔的教育项目中得到了验证,已有不少学生在英特尔青少年数字素养公益训练营中就对人工智能产生了浓厚的兴趣,并坚定了将其作为未来科研或学习目标的决心。英特尔与高校的联合培养项目惠及的学生中,也有部分学生将人工智能作为大学专业选择的第一志愿,并在毕业后进入了相关行业,继续深造。
此外,楚老师提到,学以致用是培养青少年数字化能力的关键,课赛结合是有效实现方式。通过将技术与实际应用相结合,学生能够将创意转化为现实,并在从中获得成就感的同时,提升数字化能力、创新和团队合作精神。
值得一提的是,在2023年英特尔人工智能全球影响力嘉年华中,凭借作品“手指的旋律”斩获13-17岁赛道全球大奖的三位同学,她们的成长故事就充分印证了楚老师的观点。她们在英特尔的训练营中初次相遇,凭借着学习的热情和探索的勇气,携手合作、共同面对挑战,最终从只掌握一些基础Python语法的“小白”,成长蜕变成为了“AI小专家”,为更多青少年群体提升数字技能起到了榜样作用。这些故事充分展现了像英特尔这样的科技企业在推动青少年数字化能力提升的过程中所扮演的角色,也用行动回答了企业应该如何助力数字化教育的发展。
创新是英特尔的基因,人才是创新的基石。英特尔教育项目负责人也进一步介绍了英特尔在助推中国数字化教育发展方面的理念与行动:“英特尔在全球有超过12万名员工,其中技术人员占比有89%,有了这些人才和投入,我们才能将一粒粒的沙子变成最先进的处理器。所以,英特尔始终相信‘源于沙砾,成就在人’,并将教育和人才的培养作为最优先的事项之一。”
盈科而后进,放乎四海。英特尔一直致力于发挥自身技术优势和专长,通过各类平台资源和软硬件产品解决各方面的困难和挑战,并致力于将已有的数字化教育项目惠及更多青少年群体,并持续秉承“深耕教育,拥抱数字化未来”的理念,助力以科技之力让教育更美好。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。